世界5G大会组委会-中国一重智慧制造项目

产品功能及原型设计理念和框架

功能：实现了高温质检、视频监控、以及MES平台统一管理

设计理念：

1.    在锻造车间实现了高温质检的需求，即在锻造车间生产轴承的机器周边部署4个摄像头，并当轴承从高温的熔炉中出来后，进行无死角的进行拍照，并将拍照的结果通过5G网络以及MEC平台传输到中控系统，中控系统部署了工业质检的算法，并对拍摄的图片与客户要求的标准部件的尺寸规格进行比对，如果匹配结果不正确，则对部件进行返工处理，从而满足高温质检的诉求，也避免了传统模式下，需要将部件冷却后再进行测量的问题；

2.    视频监控，将厂区内安装摄像头，摄像头通过5G专网传输到中控系统中，随后在中控系统中增加AI算法，包括电子围栏、安全帽识别、员工工作状态识别，AI算法可以直接识别是否有员工误闯入生产禁地，或者越过安全线，如果有会将相关信息进行告警，并发送到车间安保人员的手机上（电子围栏）；对于没有佩戴安全帽就进场工作的同事，AI识别后会将报警信息传递给车间内的安保工作人员，并积极给出告警；员工状态识别，可以通过AI算法识别员工的工作状态，比如是不是有员工在怠工，或者有员工在吸烟等行为，并将识别到的不合规的现象传递到安保人员的手机上进行告警

3.    MES系统利用5G高可靠，大带宽等优势，将产线MES看板通过CPE接入5G网络。在该场景中，为了保障生产看板5G网络联网质量，项目利用了生产看板原有有线网络，CPE放置于生产线机柜旁，利用机柜电源取电，生产看板通过原有有线网络连接只生产线交换机，交换机通过网线接入5G CPE。该场景共使用5台CPE，通过交换机连接2台生产看板。该场景中，将生产看板通过5G网络与数据中心连接，将能耗数据、设备运营状况数据、产品生产质量与进度数据、库存实时状况数据等，通过各类传感器采集后，通过5G网络实时呈现到看板上。通过5G网络连接后，实现了超高清视频显示，形成极好的视觉效果和价值体验；通过5G网络CPE接入，连接至MES系统，实现看板客户端方便移动、数据实时展现、可快速部署等功能，满足柔性生产需求。

创意特色及技术性能

一、 边缘计算MEC实现

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可 以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务

边缘计算是指在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服 务和IT环境服务。将使得不必要在中央数据中心发生的计算在边缘完成，从而大大提升数据响应速度，大大降低数据传输成本。边缘计算能更好的满足未来低时延、大带宽、安全等新业务发展的需要。

工业制造在柔性生产、实时故障预警、个性化定制等场景下对网络和计算提出了新的需求，工业现场的低开销、低延时、高可靠等特点促使了工业边缘计算的诞生。

工业互联网边缘计算产品在靠近企业用户或设备侧位置提供智能化生产、网络化协同、实时化 调度等，降低对传输网络和远端数据中心的流量冲击，实现场景需求、算力分布和部署成本的最佳匹 配，助力工业制造转型升级。

1.1.1      制造业边缘计算的五大优势

a．  多连接

制造业演变主要是指智能工厂，企业能够拥有采用物联网(IOT)进行 联网的机器网络，而不是依赖于单台机器。这意味着通过传感采集终端 可以收集数据并进行优化，包括海量异构数据的采集交换，以及在此基 础上的数据处理、建模分析，进行可视化，预测性分析等，提高企业生 产力。

b． 响应快

企业机器系统相互通信时，会产生大量数据。工业边缘计算设施承 载着处理现场日常操作所需的核心模块，可以把数据和电源推送到使用它们的位置，所必需的处理组件都可以在现场获得，延迟大大减少。而很少使用的模块可以存储在中央云服务器上，进行分析其他高级业务功能。

c．  可监控

 拥有高度弹性的基础设施对制造企业至关重要。制造业是一个主要以客户为导向的行业，需要平衡供需。客户的意外交付或订单可能会扰乱企业的库存或物流，从而影响企业收入。工业边缘计算将生产空间内的不同层次结合在一起，如物联网设备、机器协议，以及从概念到交付的整个生产线。通过访问边缘计算节点实时管理和监控，知道何时需要更换机器部件才能获得最佳的最终产品，生产过程变得更加可控，并能收集和转换订单，与供应商合作，企业可以实现短期订单。

d． 成本低

在全球范围内推广部署解决方案，以及在市场上找到合适的合作伙伴对于工业企业的成功至关重要。使用工业边缘计算，意味着处理和存储能力分布在整个供应链中，企业网络上的数据不需要远距离和大量传输，制造商可以将大容量云服务器和高带宽数据传输能力的成本降至最低，可以使制造厂及其合作伙伴得到优化，使其能够提供更多更优质的 符合客户要求的产品和服务。

e．  安全性

拥有全方位的边缘节点，可以监控从灯泡、机器、卡车、库存的信息，企业可以访问任何存在潜在威胁的地方，通过采用边缘计算技术（异常数据分析告警，机器学习预测等），可以更实时或者提前检测到威胁。由于每个边缘节点与云的连接是可取的，云管理的失误并不会影响所有 的生产运营。而且整个边缘计算网络中存在多个存储点和数据处理点， 其中一个边缘计算节点因硬件故障和网络攻击等原因丢失数据，不会影 响其他边缘计算节点的正常运行。

1.1.2      服务方式及优点

a．  现场级服务

对于极低延时传输要求的场景，可以将边缘进一步下沉至工业现场级，在车间产线部署边缘计算，形态上可以是智能边缘网关，紧凑型工业服务器等，实现丰富的现场网络连接能力。

以上两种方式同时可根据不同的业务场景提供GPU处理器（如视频监控分析场景）、FPGA现场可编程 门阵列（数字信号处理）等不同的硬件资源，赋能边缘应用，从而实现现预测性维护和优化设备运行参数，基于AR的现场质量监控、视频监控、远程维护等，以提升生产工艺。

b． 智慧园区MEC现场级服务优点

1.    提升业务体验

通过设置统一的企业APN接入点，企业可以将园区网扩展到运营商网络覆盖到的区域，提供无处不在的网络服务：广覆盖、高可靠的办公网络；高速移动办公，保持业务连续；漫游无缝切换；外地机构、出差员工无感接入；无论本地流量还是外地流量，均限制在运营商网络内部，无需绕行互联网。

2.    摆脱自建烦恼

5G+MEC解决方案移动性好、覆盖广、带宽高、时延低，可以取代园区局域网作为企业员工的办公网络，让企业摆脱 自建园区网的烦恼。  无建网成本：可租赁运营商的5G网络接入  无维护成本：运营商负责5G网络的维护节省日常开销：只需支付流量套餐费用  灵活性高：只要在运营商网络覆盖内，改造扩容搬迁基本不影响网络使用；

1.    安全可靠网络

园区内部采用MEC本地分流方案：

降低本地时延， 解决企业担心的网络安全问题，园 区内部数据不出园区。

园区外部采用APN接入方案：

不经INTERNET，数据更安全；网络服务有保障，运营商的网络保 障等级超过普通企业自建网络的保 障等级。

2.    云网融合，做大做强

员工可以通过5G网络直接访问云端服务 （公有云/私有云/混合云/边缘云）

扩展业务范围，增强端到端解决方 案能力

促进网络建设和发展，满足高带宽、 低时延业务诉求

云网协同部署，进一步提升业务体验.

c．  网络架构

图中1为L3接入设备连接基站，通常具交换路由功能三层设备；2为具备带MEP的园区机架式MEC；3对接园区内本地业务平台；4需要对接网管系统对网元及硬件进行管理。

d． MEC关键技术

1.    虚拟化技术

虚拟化技术与网络的结合催生了网络功能虚拟化（network function virtualization，NFV）技术，该技术将网络功能整合到行业标准的服务器、交换机和存储硬件上，并且提供优化的虚拟化数据平面，可通过服务器上运行的软件实现管理从而取代传统的物理网络设备。

2.    云技术

云技术与移动网络的结合还促进了C-RAN 这一创新性应用的产生。C-RAN将原本位于基站的基带处理单元等需要耗费计算和存储资源的模块迁移到云上，在很大程度上解决了基站的容量受限问题，提高了移动网络的系统能量效率。

MEC 技术在网络边缘提供计算和存储资源，NFV 和云技术能够帮助 MEC 实现多租户的共建。由于 MEC 服务器的容量相对于大规模数据中心来说还是较小，不能提供大规模数据中心带来的可靠性优势，所以需要结合云技术引入云化的软件架构，将软件功能按照不同能力属性分层解耦地部署，在有限的资源条件下实现可靠性、灵活性和高性能。

二、       工业质检

质量检验一直以来是制造企业生产环节中占用人工多、耗时长、不产生直接价值，但又非常重要的环节。随着人工智能技术的发展，AI质检可以深度融合传统机器视觉技术和AI深度学习技术，通过大量生产数据的采集与实时更新，不断优化智能检测模型，并根据产品检验要求对产品类别信息、缺陷位置、缺陷类别等检测结果进行反馈，提出预警并控制现场设备进行处理。

制造业海量非结构化数据为AI在工业领域落地提供了诸多场景，基于AI的质检需要大量的数据采集、大带宽传输与长时间的模型训练、算法部署，对于带宽、时延等都提出了更高的要求，为了满足质检精度和准确率要求，从技术视角具体要求如下：

（1）大量的高清图片/影像高频次传输的需求；

（2）AI质检结果反馈的实时需求；

（3）AI模型训练的海量检测数据存储、计算需求；

AI质检的5G网络特性需求：

（1）5G上行大带宽（50M以上）回传工业相机成像数据；

（2）低时延（20-50ms），PLC控制反馈；

（3）云端训练，边缘推理，迭代训练提升识别精度；

综合以上描述，5G AI质检对网络的性能要求如下：

当前方案采用高清摄像工业相机，在产线上基于5G上行大带宽能力，结合质检像素要求初步设计采用2个相机连接单个CPE进行上行大数据传输。

基于5G的AI质检系统，可以24小时不停歇，相对人工质检，极大提高质检效率，通过5G支持超高清视频图像的回传，本地MEC的推理，提升检测准确率，并且随着模型优化AI检测准确率还将进一步提升。

与5G结合性及强相关性及产业联动效应

视频监控与工业质检对于传输的带宽要求很高，为了保障可以精确到mm级别，所以需要使用4K摄像头进行，数量为4个，要求上行带宽768M,4G与WIFI无法满足诉求，所以必须使用5G实现相关应用；

客户要求园区内的数据高度保密，所以需要客户的数据不出园区，与5G+MEC的解决方案相契合，满足了客户的诉求

5G与AI、大数据、先进计算、区块链等技术的融合度

使用了5G+AI的技术，将视频监控的数据通过AI算法进行识别，如安全帽的识别

基于5G视频AI行为分析

   首次实现利用5G将产线视频接入生产内网，用于实时监控产线多个关键岗位人员的动作，并从内网质量控制云进行基于AI的工艺行为识别，提升关键岗位工艺质量管控效果，促进生产工艺持续优化改善。

   通过5G网络替代传统有线网络，可有效提高生产线灵活部署能力，解决厂区光纤及带宽资源不足、施工难度大的问题。

   实现在线分析与工艺监控，关键动作无遗漏，改良工艺提升产能15%

利用5G网络来满足企业工业园区、车间厂房、重点生产线、研发红区等区域状态综合监控、安防巡检等需求。借助5G的大带宽特性，把实时的高清视频数据回传到监控中心平台，并通过云上AI视频辅助分析，从而降低人力，提高监控效率。在园区视频监控领域，“超高清、更智能”是未来发展的主要方向之一。5G的高传输率、高宽带、高可靠的特性，降低了网络传输速度导致的延迟现象，加速了监控信息的超高清显示，从而助力园区指挥中心平台做出更精确、更有效、更快速的安全防范决策。而AI的深度学习对视频图像解析的突出作用突破原有的限制，将监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控，为大数据分析研判提供了重要技术支撑。在AI为超高清视频监控提供技术支持的同时，5G主打的4K及以上超高清也给AI在落地应用中带来了更清晰的图像资源和更多的海量数据。

项目的价值以及市场需求、分析市场容量和

使用了视频监控的技术，保障了厂区的安全性，无形中避免了因为员工的误操作而引发的安全事故；

锻造车间的质检，可以保障零部件立即进行检测，确定材料是否符合标准，增强了生产效率，保障了生产的平稳顺畅运行。

商业模式

5G智慧工业项目未来定位以推进“5G+高温质检”“5G+系统上云”等各类“5G+”智能系统，以“5G+”技术为牵引，树立 5G 创新应用标杆，推进智能工厂建设，打造5G“样板”工程，体现华为与联通在5G智能化网络建设中的主导地位。