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5G将推动边缘计算在工业4.0制造技术中的大量采用

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大多数人认为制造业是高度自动化的行业,他们这样的想法是对的。机器人广泛用于流程自动化中,从生产饼干、电脑到敞篷车,其产品无所不包。然而,在竞争激烈的市场中,制造厂商必须在降低成本的同时,提高生产能力和定制能力。正如奥运会摔跤比赛冠军Cael Sanderson所说,“除非不断努力,不断发展,不断创新,否则将会面临失败。”

这就是许多企业需要引入工业4.0技术以部署大量物联网设备和提高IT能力(云计算与边缘计算)的原因,其中包括人工智能(AI)、视频分析、增强和虚拟现实(AR/VR)以及机器人流程自动化(RPA)等领先技术。这实际上是IT(信息技术)和OT(运营技术)的结合。

物联网设备是工业4.0的基础

采用物联网传感器、仪表和高清摄像头是实现工业4.0的基础。这些设备可以从在其部署的任何地方收集信息,如果没有它们,那么工业设施将无法正常工作。随着越来越多的端点建立连接,实时传输和协调海量数据是一个巨大的挑战。企业将需要采用强大的解决方案,能够以可扩展且可靠的方式成功处理大量物联网设备中的工作负载。大多数制造商通常采用为智能工厂设计的物理以太网布线和互连系统,这些系统可以支持高达1Gbps(CAT5e)和10Gbps(CAT6A)的数据传输速度。当传输高清视频或机器和控制系统实时运行时,更高的容量至关重要。

在高频段5G(mmWave 5G)发布之前,使用通信电缆连接设备和工厂系统一直是最快、最可靠的方法。5G将提供与以太网相当的通信能力,并且无需敷设电缆,有望最终实现20Gbps的下载速率,以及同样重要的10Gbps的上传速率。5G实际上也将消除网络延迟问题,延迟以毫秒(ms)为单位,使用超可靠和低延迟通信(URLLC)的5G网络理论上可以将延迟减少到一毫秒。其优点是保持所有机器和机器人实时同步。根据5G网络的规范,每平方公里的范围内最多支持100万台设备,这是一个庞大的数字,可以容纳工业4.0的机器对机器(M2M)通信负载。因此,5G将提供容量、速度和接近零的延迟,还有不受任何硬通信线路限制的一个额外优势。需要注意的是,高频段5G目前主要处于试验阶段,但必将成为未来的首选通信技术。

需要在源头附近处理数据

大量的物联网设备将越来越依赖5G技术将对时间敏感的流程连接到IT基础设施,但是IT系统将位于何处?从定义上来说,物联网意味着它们已连接到互联网,但对于工业4.0来说,与距离数百公里或数千公里的超大规模云数据中心进行通信是否有意义?这可能对于某些技术具有意义,而对于其他技术则并非如此。工业4.0是一个相当复杂的领域,涉及采用一系列技术共同构建一个聚合系统。该系统包括数据中心架构,该架构将需要与内部部署(边缘)和外部部署(中央或核心)结合起来。5G将带来超快速、无延迟的无线连接,但仅限于本地制造环境。用户到集中式云数据中心的传输路径涉及距离和网络“跳跃”,这将导致严重的延迟。对于真正的无延迟流程,工厂将需要现场进行边缘计算。这样就可以在数据源附近而不是在集中式数据中心处理数据。

视频分析、增强现实、自主机器人技术的实时控制是将计算能力推向本地边缘的主要技术。本地边缘将是端点和核心IT基础设施之间的重要场所。为了获得最佳效果,边缘数据中心需要紧密放置或实际嵌入制造环境中。例如,高带宽视频的使用将会增加质量控制应用程序。采用高清摄像头的实时集成视频分析(IVA)每小时生成约300GB的数据,这些数据需要实时处理,而许多系统使用多个摄像头,其数据量十分庞大。对于用户来说,理想的解决方案是建立一个专用的微型数据中心来保护服务器免受灰尘、水、热量和电源干扰。

机器采用5G彼此交互和共享信息

5G还将使机器能够相互交谈和共享信息。这为基于实时数据的更高级可视化和模拟打开了大门。来自数字世界的决定和行动将转化为物理世界的运动。例如,制造机器可以根据原材料的可用性、机器人的性能和可用性,以及能源成本来分析生产效率,然后决定要制造什么以及何时制造。

制造设备磨损或数字孪生模型的数据分析是非时间关键型技术的示例,可以通过集中式云平台有效处理。

施耐德电气公司正在与电信运营商Orange公司合作,在法国Le Vaudreuil工厂进行5G工业试验。该项目将促进信息技术(IT)和运营技术(OT)的融合,以实现全面的协同创新方法。其支持5G的室内试验将支持两个用例:用于维修技术人员活动的增强现实技术和用于远程访问的远程呈现机器人的实现。此外,还将开发更多试验来测试具有强大潜力的技术(例如人工智能和虚拟现实)。由于5G是软件定义的应用程序,因此会有一些软件更新可以带来更多的潜力。

工业4.0是将信息技术(IT)和运营技术(OT)融合在一起的数字化转型的重要步骤。工业流程的自动化将在很大程度上依赖于高容量、高速、低延迟、可靠的5G和边缘计算,以安全可靠地交付工业4.0技术。 


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