集微咨询陈跃楠:5G应用80%在工业互联网,5G+智能制造体系趋势已成
,5月15日,第二十二届智能化技术创新——“5G与智能工厂的深度融合与发展”高峰论坛在深圳举办,在会上,厦门积微信息技术有限公司高级分析师陈跃楠发表了以《5G赋能制造业,打造智能制造新动能》为题的主题演讲。
5G应用场景的80%会在工业互联网
此前,中央全面深化改革委员会第十四次会议强调,加快推进新一代信息技术和制造业融合发展,提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。2019年,工信部提出落实“5G+工业互联网”512工程。方案从提升网络关键技术产业能力、创新应用能力、资源供给能力等方面推进5G与工业互联网融合创新发展。
从行业发展来看,降本增效成工业企业率先考虑解决的问题、按照计划或按存货生产制造使工作效率受约束,成本增加;同时,工业企业亟需探索尝试满足客户个性化需求趋势。为此,工业企业需探索智能化平台与服务为核心的业务模式。
陈跃楠指出:“未来5G应用场景的80%会在工业互联网。”他认为,5G+智能制造体系架构主要涵盖数据层、网络层、平台层和应用层4个层面。
具体来看,数据层主要实现数据采集和管理控制体系;网络层是对工厂内海量生产设备及关键部件进行互联,提升生产数据采集的及时性,为生产流程优化、能耗管理提供网络支撑;平台层可实现连接基础设施层和应用层的桥梁;应用层是实现企业个性化和精准化的智能制造。
对于5G+制造应用场景,陈跃楠提到,5G三大应用场景主要包括uRLLC(超低时延高可靠)、eMBB(大带宽)和eMBB(大规模连接)三大方面。这三大方面衍生出相关的应用主要有以下领域。
5G+制造的落定应用广泛,可用在远程运维、工业控制、柔性生产、仓储物料AGV等方方面面。在行业应用方面,可以用于航空航天、无人机、钢铁制造等领域。
5G+制造的挑战与建议
目前,大部分企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段,生产设备尚未完成数字化改造,使用5G需对装备和生产线升级,导致了再投入的成本问题。即对5G的投资未能与优化存量资产结合起来,短期内看不到增值增效,这在一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。
同时,5G可以加速机械制造行业的智能化水平,需要大量的系统规划、应用开发和服务人才。在制造业领域,既需要懂 5G 的人才,又需要懂工业的人才,增加了人才需求难度,亟须一批复合型人才满足5G工业领域多场景应用需求。
5G与工业的融合,使得企业在实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后,整体系统更加复杂化,对其进行管理将更困难。
目前中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段,50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题;工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%,而工业企业智能制造就绪率不足10%,企业亟需生产设备数字化改造。
另外,工业领域B端行业用户在5G网络运行维护主体还不清晰、运营商在制造业领域的收费模式及盈利模式尚需探讨等;企业不愿为5G进行新的投入,导致商业闭环案例较少。
针对以上问题,陈跃楠提出了以下几点建议:
首先,搭建电信运营商与制造企业之间的桥梁,切实为企业提供解决方案,帮助企业解决转型升级中遇到的问题;构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP,把5G数据平台和智能制造APP集成,以解决智能制造中某些痛点问题,从而形成解决方案。
其次,建设5G网络化改造及推广服务平台,建设满足工业企业开展5G网络应用研发验证的网络测试环境,为中小企业提供“5G+制造业”深度融合建设模板,开展应用咨询及研发培训,提升公共服务能力。
此外,在政务、公安、应急、电网、高速公路、船舶、钢铁领域率先试点5G专网;推进专用频段专网在轨道交通、机场、港口、智能工厂等行业场景应用;支持企业研发制造5G专网传输设备和终端。
最后,通信厂商面向制造业发展需求,积极探索5G应用场景,开展制造业重点行业企业试点示范,构建可复制、可推广的融合应用推进机制;运营商可面向不同的时延、不同的安全等级、不同的场景和不同客户的质量,建立多模式的计费模型。(校对/Arden)
- 标签:车间地坪
- 编辑:郭晓刚
- 相关文章
-
【IPO一线】智能音频SoC芯片厂商炬芯科技科创板IPO成功过会
,6月11日,据上交所科创板上市委2021年第36次审议会议结果显示,炬芯科技股份有限公司(简称“炬芯科…
-
IC概念股本周涨跌幅排行:瑞芯微领涨,安集科技领跌
本周,上证和深证指数维持窄幅震荡走势,创业板指数小幅上涨。其中,沪指本周微跌2.09点,跌幅为0.06%…
- 【IPO一线】宁德时代供应商振华新材科创板IPO成功过会
- 旗滨集团子公司醴陵电子拟4.95亿元投建高性能电子玻璃项目
- 一加在印度推出OnePlus TV U1S电视,起售价3502元
- 消息称京东方筹划建造第三个10.5代LCD工厂
- 5G加速车路协同落地,智能驾驶技术路线将迎新变局