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“5G+工业互联网”十个典型应用场景.docx
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“5G+工业互联网”十个典型应用场景.docx“5G+工业互联网”十个典型应用场景.docx
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“5G+工业互联网”十个典型应用场景和
五个重点行业实践
一、典型场景
(一) 协同研发设计
场景描述:协同研发设计主要包括远程研发实验和异地
协同设计两个环节。远程研发实验是指利用 5G 及增强现实/
虚拟现实(AR/VR)技术建设或升级企业研发实验系统,实
时采集现场实验画面和实验数据,通过 5G 网络同步传送到
分布在不同地域的科研人员;科研人员跨地域在线协同操作
完成实验流程,联合攻关解决问题,加快研发进程。异地协
同设计是指基于 5G、数字孪生、AR/VR 等技术建设协同设
计系统,实时生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型,
通过 5G 网络同步传输设计数据,实现异地设计人员利用洞
穴状自动虚拟环境(CAVE)仿真系统、头戴式 5G AR/VR、
5G 便携式设备(Pad)等终端接入沉浸式虚拟环境,实现对
2D/3D 设计图纸的协同修改与完善,提高设计效率。
基础条件:企业具有较为丰富的数字化研发与设计经验、
较完善的数字化管理流程,具备跨地域 5G 网络接入能力,
以及 AR/VR 等基础设施的建设条件。
(二) 远程设备操控
场景描述:综合利用 5G、自动控制、边缘计算等技术,
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建设或升级设备操控系统,通过在工业设备、摄像头、传感
器等数据采集终端上内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备,实
现工业设备与各类数据采集终端的网络化,设备操控员可以
通过 5G 网络远程实时获得生产现场全景高清视频画面及各
类终端数据,并通过设备操控系统实现对现场工业设备的实
时精准操控,有效保证控制指令快速、准确、可靠执行。
基础条件:企业工业设备已完成自动化改造,具备开放
的工业通信协议接口,具备稳定可靠的 5G 网络环境。
(三) 设备协同作业
场景描述:综合利用 5G 授时定位、人工智能、软件定
义网络、网络虚拟化等技术,建设或升级设备协同作业系统,
在生产现场的工业设备,以及摄像头、传感器等数据采集终
端上内置 5G 模组或部署 5G 网关,通过 5G 网络实时采集生
产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据,并综合
运用统计、规划、模拟仿真等方法,将生产现场的多台设备
按需灵活组成一个协同工作体系,对设备间协同工作方式进
行优化,根据优化结果对制造执行系统(MES)、可编程逻
辑控制器(PLC)等工业系统和设备下发调度策略等相关指
令,实现多个设备的分工合作,减少同时在线生产设备数量,
提高设备利用效率,降低生产能耗。
基础条件:企业工业设备支持远程操控,设备间协同作
业流程和调度逻辑清晰,生产现场可实现 5G 网络覆盖。
2
(四) 柔性生产制造
场景描述:数控机床和其他自动化工艺设备、物料自动
储运设备通过内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备接入 5G 网
络,实现设备连接无线化,大幅减少网线布放成本、缩短生
产线调整时间。通过 5G 网络与多接入边缘计算(MEC)系
统结合,部署柔性生产制造应用,满足工厂在柔性生产制造
过程中对实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等
方面的关键需求,支持生产线根据生产要求进行快速重构,
实现同一条生产线根据市场对不同产品的需求进行快速配
置优化。同时,柔性生产相关应用可与企业资源计划(ERP)、
制造执行系统(MES)、仓储物流管理系统(WMS)等系统
相结合,将用户需求、产品信息、设备信息、生产计划等信
息进行实时分析、处理,动态制定最优生产方案。
基础条件:企业生产设备高度自动化、智能化,生产线
可根据要求进行设备自主组合和参数自动配置,现场实现 5G
网络覆盖,设备具有 5G 网络接入能力。
(五) 现场辅助装配
场景描述:通过内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备,实
现 AR/VR 眼镜、智能手机、PAD等智能终端的 5G 网络接入,
采集现场图像、视频、声音等数据,通过 5G 网络实时传输
至现场辅助装配系统,系统对数据进行分析处理,生成生产
辅助信息,通过 5G 网络下发至现场终端,实现操作步骤的
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增强图像叠加、装配环节的可视化呈现,帮助现场人员进行
复杂设备或精细化设备的装配。另外,专家的指导信息、设
备操作说明书、图纸、文件等也可以通过 5G 网络实时同步
到现场终端,现场装配人员简单培训后即可上岗,有效提升
现场操作人员的装配水平,实现装配过程智能化,提升装配
效率。
基础条件:企业具有 AR/VR 应用基础,具备设备数采、
设备系统运维管理经验,现场可实现 5G 网络覆盖,智能终
端具备 5G 网络接入能力。
(六) 机器视觉质检
场景描述:在生产现场部署工业相机或激光器扫描仪等
质检终端,通过内嵌 5G 模组或部署 5G 网关等设备,实现工
业相机或激光扫描仪的 5G 网络接入,实时拍摄产品质量的
高清图像,通过 5G 网络传输至部署在 MEC 上的专家系统,
专家系统基于人工智能算法模型进行实时分析,对比系统中
的规则或模型要求,判断物料或产品是否合格,实现缺陷实
时检测与自动报警,并有效记录瑕疵信息,为质量溯源提供
数据基础。同时,专家系统可进一步将数据聚合,上传到企
业质量检测系统,根据周期数据流完成模型迭代,通过网络
实现模型的多生产线共享。
基础条件:企业对产品/物料缺陷种类有明确定义,具有
一定数量的缺陷样本用于机器算法模型训练,现场环境开阔,
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