5G+工业互联网赋能智能制造,还有待进一步深入

“以前需要靠人做传送带的缺陷检测,现在借助5G、高清摄像头和AI技术,可以实现远程的皮带缺陷检测。

5G+工业互联网赋能智能制造,还有待进一步深入

来源: 科技日报
2021-06-25 16:18 
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“以前需要靠人做传送带的缺陷检测,现在借助5G、高清摄像头和AI技术,可以实现远程的皮带缺陷检测。”在近日举行的2021年北京地区广受关注的学术成果报告会(自动化及人工智能领域)上,北京科技大学自动化学院教授王健全说,5G+工业互联网已经诞生大量应用场景,但大多还停留在工业制造辅助生产环节。

“5G+工业互联网发展到这个阶段,还有待进一步深入。”王健全告诉科技日报记者,其应用场景亟待从辅助生产向与工业控制深度融合方向发展。

工业革命迈向智能化发展阶段

工业变革经历了前三次机械化、电气化和自动化的革命后,近年来,世界各国都在加紧推动工业革命升级。2012年,美国率先推出“先进制造业国家战略计划”,随后各国也纷纷提出工业制造领域的战略计划——德国的工业4.0、英国的工业2050……目前在进行的第四次工业革命的显著特征就是工业的智能化。“在向自动化和智能化转变过程中,信息技术起到非常重要的作用。”王健全说,这点可从国家推进工业互联网的各项政策中得到体现。

2020年,国家陆续推出各种政策,推进5G、工业互联网加快发展;2020年4月20日,国家发改委首次明确新型基础设施的范围,5G与工业互联网被列为信息基础设施的重要方向;2021年,国家把工业互联网列为数字经济重点行业;发改委、工信部等国家部委纷纷出台落地实施政策来推动工业互联网的加速落地。尤其是今年初,工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》,从基础设施建设、深化融合应用、强化技术创新和重大产业生态、提升安全水平等方面提出了系统全面的部署和落地化要求。

“推动工业互联网发展,目的是赋能智能制造。”王健全说,工业互联网作为信息推动工业变革的典型代表,其典型特征是工业和ICT能力的集成融合和创新,主要表现为数字化、网络化、智能化。其中,数字化和网络化是基础,智能化是目标。

“传统的工业生产的五层金字塔架构在工业自动化阶段起了至关重要的作用。但是在向智能化发展过程中却显示出不适应。”王健全解释说,智能化阶段需要数据的高效流转、网络泛在统一的连接,只有这样才能结合上AI和大数据技术,并借助先进的通用技术推动工业革命向智能化发展。

5G+工业互联网亟待破局

数据的高效流转与安全可控、网络的泛在统一、资源统一调配和管控、运行决策的多维智能化是工业互联网体系架构的主要特征。

“目前5G+工业互联网主要应用于集中监控,5G+AR/VR、高清摄像头,以及AI表面缺陷检测、远程监控和管理等。”王健全说,遗憾的是,目前应用场景基本停留在工业制造辅助环节,几乎没有进入工业自动化控制环节,其原因有以下两点:第一,工业生产环节本身没有开放。传统金字塔架构下,从L0到L5都是国外的设备,层与层之间的连接协议遵循IEC相关标准,但由于IEC现有标准众多,每个厂家都采用自己的标准,这导致不同系统之间的数据无法横向互通;此外金字塔架构本身限制了跨层之间的信息交互;封闭体系打不开,现有的技术就无法深入,这是限制底层设备状态、控制数据无法全面感知和有效流转的主要原因;第二,由于智能制造中,服务的对象是工厂,不同于To C场景,工厂中的人机料法环成为了新的服务对象,特别是对于核心生产控制环节,其要求必须满足低时延、确定性和可靠性的要求,这就要求现有5G等网络技术本身也必须进行性能上的提升和技术上的革新,此外,为了保护既有投资,还必须和现有工业现场网络进行融合。

“可以这样说,目前仅靠5G技术还没法解决工业现场网络的连接问题。智能工厂中,除了有线之外还有大量无线,作为有线连接的有效手段,会带来不确定性,5G和TSN结合是工业网络中比较好的解决思路。”王健全如是说。

工业互联网路在何方

“工业互联网要推进智能制造的进展,必须要打破传统的工业自动化金字塔架构,关键有两点:一就是工业控制核心PLC的软硬解耦,进而按需实现云化部署;第二点就是构建一张端到端的低时延、高可靠、确定性的工业现场网络,进而打造数据可以高效流转的云边端管控架构。”王健全解释道。

金字塔结构打破了,由封闭走向开放,必然就带来安全性问题,而控制从底层走向云端,其带来的安全要求更为重要。“前所未有的挑战是原来封闭的国外体系,要实现开放的架构,必须实现自主可控,用国产的硬件、软件、操作系统来实现控制化。”王健全强调。

“开放自主可控、融合统一,是工业互联网下一阶段的研究重点。”王健全强调,工业互联网本身并不是一个网络,也不是简简单单的工业+互联网,而是ICT网络和工业网络的集成融合创新,是一个新基建的范畴,涉及感知、通信、控制、人工智能等多学科的交叉融合。

工业互联网要真正赋能智能制造,还面临很多挑战工作。王健全建议:一是,跟行业对接要继续深化,相关标准还需要赶快补齐;二是,数据流转要更高速,这就需要我们从感知层跟网络结合。同时,网络开放以后,安全要同步进行考虑;三是,网络基础设施方面,构建统一的标准,实现互通。此外,决策智能化水平还有待提升。

从手机壳到高铁,工业互联网涉及的工业范畴和链路较长,对工业互联网的标准建设也带来了新的挑战,原有标准制定人员和平台显然已经跟不上技术本身的发展。王健全说,业界已经意识到这个问题,除了通信标准化组织CCSA在牵头推动相关标准外,制造行业的标准组织也开始关注并积极推动相关的标准化工作,如全国钢铁标准化技术委员会冶金智能制造标准化工作组在工业互联网方面也积极部署相关的标准化工作。

此外,王健全也注意到,囿于工业互联网是新兴的多学科交叉领域,行业面临人才短缺问题。“多所高校在推动解决人才培养问题,北邮、重邮、北科大等高校纷纷成立工业互联网学院/研究院,专门做跨学科人才的培养和科研方面的推动工作。”

(朱丽)

【责任编辑:张瑨瑄】
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