拐點(diǎn)已至|智能工廠借助5G技術(shù)騰飛

時(shí)間:2019-08-19

來源:機(jī)器人網(wǎng)

導(dǎo)語:智能制造過程中云平臺和工廠生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)時(shí)通信、以及海量傳感器和人工智能平臺的信息交互,和人機(jī)界面的高效交互,對通信網(wǎng)絡(luò)有多樣化的需求以及極為苛刻的性能要求,并且需要引入高可靠的無線通信技術(shù)。

昨天5G的超高無線速度,將給社會的一切帶來一場升級革命,這就是由量變引起質(zhì)變的社會變革。那么,5G通訊技術(shù)將給智能制造帶來哪些影響,5G時(shí)代下的與智能工廠又將是什么樣的呢?

首先我們來了解下智能制造對5G網(wǎng)絡(luò)有哪些需求。

智能制造為什么需要無線通信?

顯而易見,智能制造過程中云平臺和工廠生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)時(shí)通信、以及海量傳感器和人工智能平臺的信息交互,和人機(jī)界面的高效交互,對通信網(wǎng)絡(luò)有多樣化的需求以及極為苛刻的性能要求,并且需要引入高可靠的無線通信技術(shù)。

高可靠無線通信技術(shù)在工廠的應(yīng)用來看,一方面,生產(chǎn)制造設(shè)備無線化使得工廠模塊化生產(chǎn)和柔性制造成為可能。另一方面,因?yàn)闊o線網(wǎng)絡(luò)可以使工廠和生產(chǎn)線的建設(shè)、改造施工更加便捷,并且通過無線化可減少大量的維護(hù)工作降低成本。

無線通信網(wǎng)絡(luò)在智能制造應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)?

在智能制造自動化控制系統(tǒng)中,低時(shí)延的應(yīng)用尤為廣泛,比如對環(huán)境敏感高精度的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)、化學(xué)危險(xiǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)等。智能制造閉環(huán)控制系統(tǒng)中傳感器(如壓力、溫度等)獲取到的信息需要通過極低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳遞,最終數(shù)據(jù)需要傳遞到系統(tǒng)的執(zhí)行器件(如:機(jī)械臂、電子閥門、加熱器等)完成高精度生產(chǎn)作業(yè)的控制,并且在整個(gè)過程需要網(wǎng)絡(luò)極高可靠性,來確保生產(chǎn)過程的安全高效。

此外,工廠中自動化控制系統(tǒng)和傳感系統(tǒng)的工作范圍,可以是或者幾百平方公里到幾萬平方公里,甚至可能是分布式部署。根據(jù)生產(chǎn)場景的不同,制造工廠的生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)可能有數(shù)以萬計(jì)傳感器和執(zhí)行器,需要通信網(wǎng)絡(luò)的海量連接能力作為支撐。

5G網(wǎng)絡(luò)具備的能力

華為在北京懷柔率先完成了由IMT-2020(5G)推進(jìn)組組織的中國5G技術(shù)研發(fā)試驗(yàn)無線技術(shù)第二階段測試。在C-Band的測試環(huán)節(jié)中,利用200MHz帶寬,通過5G新空口及大規(guī)模多入多出等技術(shù)進(jìn)行測試,小區(qū)峰值超過20Gbps,空口時(shí)延在0.5ms以內(nèi),單小區(qū)大于1000萬連接。

和傳統(tǒng)的移動通信技術(shù)相比,5G將進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn):在容量方面,5G通信技術(shù)將比4G實(shí)現(xiàn)單位面積移動數(shù)據(jù)流量增長1000倍;在傳輸速率方面,單用戶典型數(shù)據(jù)速率提升10到100倍,峰值傳輸速率可達(dá)10Gbps(相當(dāng)于4G網(wǎng)絡(luò)速率的100倍);端到端時(shí)延縮短5倍;在可接入性方面:可聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量增加10到100倍;在可靠性和能耗方面:每比特能源消耗應(yīng)降至千分之一,低功率電池續(xù)航時(shí)間增加10倍。

5G典型制造業(yè)應(yīng)用場景

5G使能工業(yè)AR應(yīng)用。在未來智能工廠生產(chǎn)過程中,人將發(fā)揮更重要的作用。然而由于未來工廠具有高度的靈活性和多功能性,這將對工廠車間工作人員有更高的要求。為快速滿足新任務(wù)和生產(chǎn)活動的需求,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR將發(fā)揮很關(guān)鍵作用,在智能制造過程中可用于如下場景:如:監(jiān)控流程和生產(chǎn)流程。生產(chǎn)任務(wù)分步指引,例如手動裝配過程指導(dǎo);遠(yuǎn)程專家業(yè)務(wù)支撐,例如遠(yuǎn)程維護(hù)。

在這些應(yīng)用中,輔助AR設(shè)施需要最大程度具備靈活性和輕便性,以便維護(hù)工作高效開展。因此需要將設(shè)備信息處理功能上移到云端,AR設(shè)備僅僅具備連接和顯示的功能,AR設(shè)備和云端通過無線網(wǎng)絡(luò)連接。AR設(shè)備將通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取必要的信息(例如,生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)、以及故障處理指導(dǎo)信息)。在這種場景下AR眼鏡的顯示內(nèi)容必須與AR設(shè)備中攝像頭的運(yùn)動同步,以避免視覺范圍失步現(xiàn)象。

通常從視覺移動到AR圖像反應(yīng)時(shí)間低于20ms,則會有較好的同步性,所以要求從攝像頭傳送數(shù)據(jù)到云端到AR顯示內(nèi)容的云端回傳需要小于20mms,除去屏幕刷新和云端處理的時(shí)延,則需無線網(wǎng)絡(luò)的雙向傳輸時(shí)延在10ms內(nèi)才能滿足實(shí)時(shí)性體驗(yàn)的需求。而該時(shí)延要求,LTE網(wǎng)絡(luò)無法滿足。

5G使能工廠無線自動化控制。在自動化控制中,倒立擺是典型的應(yīng)用。倒立擺原理用于機(jī)器人各種姿態(tài)控制、航空飛船對接控制等姿態(tài)控制等工業(yè)應(yīng)用。

華為XLabs通過倒立擺驗(yàn)證5G對極低試驗(yàn)自動控制的價(jià)值,研究表明,當(dāng)?shù)沽[運(yùn)行在4G模式下時(shí),4G的過高時(shí)延,使得倒立擺的控制指令不能得到快速執(zhí)行,倒立擺起擺到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間過長,達(dá)到13.2秒。當(dāng)運(yùn)行在5G模式下時(shí),5G的1ms超低時(shí)延,使倒立擺的控制指令快速執(zhí)行,起擺到穩(wěn)態(tài)只用4秒。

通過對比,可以看到5G低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)在自動控制的巨大價(jià)值,網(wǎng)絡(luò)端到端時(shí)延從4G的50ms減低至5G的1ms。自動化控制是制造工廠中最基礎(chǔ)的應(yīng)用,核心是閉環(huán)控制系統(tǒng)。在該系統(tǒng)的控制周期內(nèi)每個(gè)傳感器進(jìn)行連續(xù)測量,測量數(shù)據(jù)傳輸給控制器以設(shè)定執(zhí)行器。典型的閉環(huán)控制過程周期低至ms級別,所以系統(tǒng)通信的時(shí)延需要達(dá)到ms級別甚至更低才能保證控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精確控制,同時(shí)對可靠性也有極高的要求。

如果在生產(chǎn)過程中由于時(shí)延過長,或者控制信息在數(shù)據(jù)傳送時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤可能導(dǎo)致生產(chǎn)停機(jī),會造成巨大的財(cái)務(wù)損失。此外,在規(guī)模生產(chǎn)的工廠中,大量生產(chǎn)環(huán)節(jié)都用到自動控制過程,所以將有高密度海量的控制器、傳感器、執(zhí)行器需要通過無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。

閉環(huán)控制系統(tǒng)不同應(yīng)用中傳感器數(shù)量、控制周期的時(shí)延要求、帶寬要求都有差異,典型來看,周期時(shí)間和通信帶寬大小的一些典型值如下:5G切片網(wǎng)絡(luò)可提供極低時(shí)延長、高可靠,海量連接的網(wǎng)絡(luò),使得閉環(huán)控制應(yīng)用通過無線網(wǎng)絡(luò)連接成為可能?;谌A為5G的實(shí)測能力:空口時(shí)延可到0.4ms,單小區(qū)下行速率達(dá)到20Gbps,小區(qū)最大可支持1000萬+連接數(shù)。由此可見,移動通信網(wǎng)絡(luò)中僅有5G網(wǎng)絡(luò)可滿足閉環(huán)控制對網(wǎng)絡(luò)的要求。

5G使能工廠云化機(jī)器人。在智能制造生產(chǎn)場景中,需要機(jī)器人有自組織和協(xié)同的能力來滿足柔性生產(chǎn),這就帶來了機(jī)器人對云化的需求。

和傳統(tǒng)的機(jī)器人相比,云化機(jī)器人需要通過網(wǎng)絡(luò)連接到云端的控制中心,基于超高計(jì)算能力的平臺,并通過大數(shù)據(jù)和人工智能對生產(chǎn)制造過程進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算控制。通過云技術(shù)機(jī)器人將大量運(yùn)算功能和數(shù)據(jù)存儲功能移到云端,這將大大降低機(jī)器人本身的硬件成本和功耗。并且為了滿足柔性制造的需求,機(jī)器人需要滿足可自由移動的要求。

因此在機(jī)器人云化的過程中,需要無線通信網(wǎng)絡(luò)具備極低時(shí)延和高可靠的特征。5G網(wǎng)絡(luò)是云化機(jī)器人理想的通信網(wǎng)絡(luò),是使能云化機(jī)器人的關(guān)鍵。5G切片網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)樵苹瘷C(jī)器人應(yīng)用提供端到端定制化的網(wǎng)絡(luò)支撐。5G網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到低至1ms的端到端通信時(shí)延,并且支持99.999%的連接可靠性,強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)能力能夠極大滿足云化機(jī)器人對時(shí)延和可靠性的挑戰(zhàn)。

華為已與德國與制造企業(yè)開展智能制造領(lǐng)域的合作。如與Festo共同合作基于5G切片網(wǎng)絡(luò)的云化機(jī)器人的項(xiàng)目,項(xiàng)目通過5GuRLLC(超高可靠和低時(shí)延通信)切片網(wǎng)絡(luò),針對云化機(jī)器人閉環(huán)控制系統(tǒng)的高可靠性和實(shí)時(shí)性的滿足度進(jìn)行測試。

機(jī)器人的軌跡信息和控制數(shù)據(jù)在制造云中處理有助于系統(tǒng)計(jì)算能力的擴(kuò)展和機(jī)器人平臺的節(jié)能。機(jī)器人生產(chǎn)服務(wù)與制造云的結(jié)合意味著將工業(yè)機(jī)器人的基本功能與高性能的計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)同,5G切片網(wǎng)絡(luò)使能了這一應(yīng)用場景。

機(jī)器人與協(xié)同設(shè)施間的通信需求。在智能制造柔性生產(chǎn)中,移動機(jī)器人是關(guān)鍵的使能者。在生產(chǎn)過程中要求多移動機(jī)器人之間的協(xié)同和無碰撞作業(yè),所以移動機(jī)器人之間需要實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換滿足該需求。移動機(jī)器人和外圍設(shè)備間也需要進(jìn)行通信。例如,如起重機(jī)或其他制造設(shè)施。因此移動機(jī)器人需要和周邊協(xié)同設(shè)施機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換。

隨著智能制造場景的引入,制造對無線通信網(wǎng)絡(luò)的需求已經(jīng)顯現(xiàn),5G網(wǎng)絡(luò)可為高度模塊化和柔性的生產(chǎn)系統(tǒng)提供多樣化高質(zhì)量的通信保障。和傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)相比,5G網(wǎng)絡(luò)在低時(shí)延、工廠應(yīng)用的高密度海量連接、可靠性、以及網(wǎng)絡(luò)移動性管理等方面優(yōu)勢凸顯,是智能制造的關(guān)鍵使能者。

機(jī)器視覺迎來黃金發(fā)展時(shí)期,企業(yè)怎么才能制造優(yōu)勢機(jī)器視覺、機(jī)器智能化逐漸成為現(xiàn)實(shí)。隨著近年工業(yè)自動化中機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,視覺技術(shù)不斷更新迭代,使得其在智能制造中的地位日益顯現(xiàn),包括生產(chǎn)自動化中的各種檢測,定位和識別工作,以及人工智能、智能制造、無人機(jī)、自動駕駛、智能醫(yī)生、智能安防等領(lǐng)域的進(jìn)步,可以說機(jī)器視覺迎來黃金發(fā)展時(shí)期。機(jī)器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈可以分成上游的部件級市場、中游的集成和整裝市場,以及下游的應(yīng)用市場。機(jī)器視覺的上游包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件、圖形交互界面、工控機(jī)等圖像獲取的軟硬件提供商。此外還包含有電動單元、機(jī)械單元等核心零部件。

中游是集成和整機(jī)設(shè)備商,設(shè)備組裝和集成環(huán)節(jié)考驗(yàn)的是企業(yè)性價(jià)比、深度定制以及服務(wù)優(yōu)勢;下游主要是應(yīng)用在半導(dǎo)體設(shè)備和電子這種制造行業(yè)、汽車、印刷包裝,還有煙草、交通等領(lǐng)域。由于國內(nèi)機(jī)器視覺起步較晚,近年來才開始發(fā)展起來,真正的開始應(yīng)用,所以中國的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)主要集中于技術(shù)含量和價(jià)值量都較低的集成及設(shè)備組裝上。而國外部分工業(yè)視覺制造商具備全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢,其基本壟斷了中高端市場,視覺算法軟件主要有visionpro、halcon、mil、hexsight、evision、avl等;智能相機(jī)主要有康耐視、基恩士、microscan、邦納等。

在應(yīng)用方面,機(jī)器視覺工業(yè)應(yīng)用廣泛,主要具有四個(gè)功能,引導(dǎo)和定位、外觀檢測、高精度檢測和識別。而從行業(yè)看,短期內(nèi)電子和半導(dǎo)體制造仍是工業(yè)視覺核心的下游應(yīng)用領(lǐng)域,主要因?yàn)榘雽?dǎo)體和電子設(shè)備制造對工業(yè)視覺技術(shù)存在剛性需求。工業(yè)視覺具有高精度的特點(diǎn),天然適合高性能、精密的專業(yè)設(shè)備制造。以半導(dǎo)體制造為例,其前、中段過程都需要工業(yè)視覺的精密定位與視覺測量,后段制程中晶圓的電器檢測、切割、AOI封裝、檢測等過程都需要大量運(yùn)用工業(yè)視覺技術(shù)。

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