浅析5G技术在工业制造方面的主要应用场景

浅析5G技术在工业制造方面的主要应用场景

2035年5G对各行业支持产出

一方面，传统行业未来软件化、智能化将是大势所趋。另一方面，传统行业具备场景决定能力和完善的知识价值体系，5G将促进ICT技术与其需求深度匹配。据统计，预计在2035年，5G对各个行业的支持产出中，制造业领域的支持产出遥遥领先，超过3000亿元。

5G+制造业行业应用

5G典型的工业应用场景包括低时延高可靠（uRLLC）、大带宽（eMBB）、大规模连接（mMTC）。在超低时延与可靠性方面，5G无线技术可实现1ms的时延以及超过99.999%的可靠性；在大带宽方面，5G将支持下行速率达20Gb/s和上行速率达10Gb/s；在大规模连接方面，5G能满足每平方公里100万台设备的连接量。

下面我们来看5G在工业制造方面的主要应用场景。

首先是5G在航空航天领域的应用。

大飞机被称为“工业皇冠”，大飞机制造环节所需零部件超过450万个。中国在大飞机制造、研发设计等环节整体的工艺技术水平，以及大飞机制造下游管理模式相对滞后。在飞机制造环节，由于现场总线延迟性等问题，尚未达到精益化、全流程智能化。

将来使用5G技术之后，飞机制造商可以依托5G高速率、低时延、大连接的网络支撑能力，结合私有云计算能力，连接设计、生产、服务、销售各个环节，使大飞机生产制造更加定制化、智能化、效率化，降低飞机制造中的错误率，提升装配效率。

融合了5G的大飞机制造，将具备全机协同设计优化；柔性、可追溯的制造流程；以及更便捷的维修与物流服务。5G也从生产方法、管理效率、质量控制等多方面提升飞机制造业智能制造水平。

其次是5G与无人机的协同使用。

第三，是5G与云端机器人的结合应用。

传统机器人的工作范围和内容较为固定，无法满足现实多变工艺场景下的柔性生产需求。同时，操作精密度较高的工作需要大量数据和快速响应做支撑，传统本地机器人不能互联分享数据和整合信息，自主判断能力受局限。

具体实施办法如下：

在园区安防方面，利用5G网络的大带宽特性，结合AR等技术，搭载高清摄像头，实现全景巡逻，同时进行快速的人员识别及周边环境分析，协作工作人员进行远程指挥并及时开展行动。

在工业协作方面，利用5G网络的大带宽、低时延搭建云端大脑。通过柔性关节和云端大脑实现高精准操作，进行灵活抓取和移动。同时，基于海量数据和多动视觉传感等，结合强大的云计算能力，实现自动化决策。

总之，5G云端机器人可以突破数据孤岛约束，通过云端大脑处理复杂数据，并及时同步优化关联机器人，使机器人融会贯通；柔性、精准操作，为制造和服务提供保障；监控、质量管理和远程运维也为机器人产业带来无限可能。

在5G嵌入以上三个传统应用场景之外，5G在AR/VR中（增强现实与虚拟现实）也可以实现强大应用。

在5G之前，AR/VR关键在于视觉沉浸度，其中多交焦面显示技术在4K显示所需的带宽达到25Gbps以上，全息编码图像大体量的全息计算，要求计算时间小于3ms，因此4G网络的网络能力难以满足AR/VR更高程度的视觉沉浸。

在5G以后，AR/VR业务对5G的大带宽特性高度契合，可通过5G，将云计算等技术引入到AR/VR中，借助5G高速稳定的网络，将AR/VR所需的计算及处理能力至于云端，可有效减少终端成本，且维持通信中实时、高清等良好的用户体验。

总之，5G商用以来，5G+VR/AR的应用场景也越来越多样化。随着算力的提升，5G+VR/AR将为移动终端的边缘计算能力带来明显提升，而VR/AR产业的快速发展，将结合5G带来的优势，形成成熟的规模经济。

随着中国5G技术的不断提高，5G在制造业各个领域的需求量不断上升。5G已有技术在以上领域已有一定成熟度，下图为前述应用场景的5G技术成熟度。

目前中国5G在制造业中多应用于大飞机制造、无人机、云端机器人、AR/VR、钢铁制造中。航空航天领域由于具有较高技术含量和较高附加值，其资本投入高、信息密集度高、带动能力较强，和5G的结合在市场需求量及应用成熟度均排在行业首位。云端机器人行业，随着人工智能、云计算等技术与机器人的不断融合，5G的应用成熟度仅次于航空航天。未来随着企业智能化程度的提高、生产设备信息化率和联网率的提升，5G在钢铁制造、船舶制造领域的应用也会逐步打开。

5G在制造领域面临的挑战

1、创新应用能力建设不足

目前中国企业创新应用积极性很强，企业也在向云上平台建设转型。同时，国家政策的大力扶持和推动，也给了业界很大信心。但5G的发展在创新应用能力建设方面依然面临很多挑战。

一是系统管理复杂性增加问题。5G与工业的融合，使得企业实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后，系统整体更加复杂化，对其进行管理将更困难。

二是企业增量存量调整问题。目前中国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡阶段，生产设备及产线很多还没有完成数字化改造，在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级，这就导致了再投入成本问题，既对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，这一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。

三是专网的不确定性问题。5G进入垂直行业市场，理论上专网优于公网，但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知数。此外，专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网，需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造，目前行业还没有找到新的5G应用构架。

2、5G复合型高端人才缺口大

2018年5G领域人才需求相较2017年增加约58%，而2019年5G领域人才需求较2018年约增长50%，在制造业领域，由于该领域既需要懂5G的人才，又需要懂工业的人才，增加了人才需求难度，亟需一批复合型人才应对5G在工业领域多端点、多场景的应用需求。

3、工业领域基础设施数字化改造亟需加强

4、产业发展驱动力不足

工业领域B端行业用户在工业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情况下，部分企业不愿为5G进行新的投入，导致商业闭环案例较少。在工业企业方面，亟需各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索，在运营商方面，运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式创新。

建议

1、加强企业数字化转型意识

只有提升企业数字化水平，才能更好地实现5G与工业的融合应用。数字化转型不是简单的机器换人，而是要形成工厂内生产要素的全面协同，打通企业内部的全数据链。当企业通过生产设备数字化改造，并应用CAD、MES系统完成了从业态、架构、管理到企业文化等一系列数字化转型后，便将会以高效、敏捷的速度与5G低时延高可靠、大规模链接等数字化特征融合，实现创新发展。在这其中，首先要提高企业全体人员的认知，特别是中高级管理人员认知。进一步以数据为资产，以技术为手段，构建能够支持业务持续创新的技术平台体系。

2、企业与运营商共同探讨新商业模式

在新商业模式方面，从2G、3G到4G，运营商重点关注2C模式，但是到了5G时代，重头戏应该放在2B模式上，特别是在制造业领域的2B商业模式上，通过在工厂内布置5G网络，实现设备无线数据通信和大规模数据传输的新一代工厂生产模式。一方面，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，构建可推广的融合应用推进机制，并在此基础上探讨关于不同场景、不同服务类别的计费方式。另一方面，在工业制造领域重点研究5G+TSN（时间敏感网络）的结合应用，使5G网络与TSN互通，满足部分工业设备生产过程中需达到微秒级精准同步的需求，有助于5G的潜力扩展到更广阔的领域，更好地满足工业领域的OT和IT需求。

3、培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商

一方面，着重培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商，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。另一方面，推动5G数据平台和智能制造同步发展，构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP，如把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，测试成功后把该类解决方案向全行业推广，带动5G的推广应用。

4、完善行业标准建设与产业政策引导

在行业标准建设方面：

一是围绕5G在制造业领域的应用场景，加快标准体系的构建与标准的出台；

在产业政策引导方面：

一是选取网络基础与智能制造发展基础较好的城市作为试点，出台5G与制造业融合发展指导意见或行动方案，更有针对性地指导当地5G与制造业的发展；

二是组建5G与制造业发展基金，形成政府支持、行业主导、市场运作的基金体系，营造制造业创新投资环境，提升智能制造发展水平。

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