1 引言

目前我国 5G 应用的研发主要集中在 AR、VR 等移动互联网领域，5G 与工业互联网在智能制造方向上的融合应用尚处于探索初中期；制造业 5G 网络部署架构及网络建设、运维、管理等模式尚不十分清晰，国内 5G和工业互联网融合应用标准及研发验证体系尚未完全建立，大大延缓了工业互联网与智能制造融合应用的研发进度。另外，工业企业对于 5G 的认识还处于较浅层次，对于 5G 网络能用在智能制造的哪些环节，开展哪些应用尚不清晰，因此亟需尽快推进 5G 工业互联网与智能制造融合。

2 重难点技术

智能制造中的 5G 工业互联网应用包含多种关键共性5G 技术，以下对技术难点及创新点进行说明。

1）5G 与智能制造融合网络实时流量识别技术。研究实现对智能机器人实施远程控制所需的海量数据融合处理技术及数据或服务迁移技术，实现实时流量的识别与控制。

2）5G 与智能制造融合网络动态服务迁移技术。研究基于机器学习算法的动态迁移技术，达到中心云承载过高时，动态地调整服务至边缘云以降低边缘终端访问的时延，实现任务的择优处理。

3）网络融合及异构数据融合技术。研究异构无线通信网络的互联互通技术，及 SDN、NFV等高可扩展性的网络架构技术，研究海量异构数据处理与自主决策技术，实现网络与系统、大数据平台的高度集成与融合应用。

3 方案设计

本项目在关键共性技术突破及通信模组研发基础上，实现智能制造场景下 5G 工业互联网集成应用。

3.1 5G 工业互联网与智能工厂无线网络融合

企业内 5G 与工业互联网融合体系架构图如图 1 所示。5G 组网方案支持网络切片是 5G 引入的新特性，网络切片要求 5GC 支持切片能力，为网络切片部署相应的NF。项目实际组网时，根据联合体单位运营商的要求部署各网络功能完全独立的网络切片，满足工业应用安全要求的企业内 5G 网络，且能同时满足工业控制、视频回传及信息采集能力；并形成一种或多种具有示范推广价值和行业复制性的企业内 5G 网络部署架构及网络建设方案。

图 1 企业内 5G 与工业互联网融合体系架构图

WLAN 用于工厂厂区范围内，负责连接散布在工厂内的生产车间网络、办公网络、视频设备和移动设备等，实现对工厂运行状态的全面感知，实现企业的资源整合、产品的全生命周期追踪、提供实时产品和服务等，对智能产品进行远程状态监测、自动升级、维护，收集用户产品反馈等。

图 2 5G 网络逻辑架构

5G 网络逻辑架构如图 2 所示，由下至上分为三层，最下层为基础设施资源层，由软件定义基础设施，中间层为业务支持层，由软件定义网络功能，最上面为业务应用层，由软件定义网络切片，支撑不同用户及应用场景的快速适应。云表示资源配置的灵活性，统一访问、统一平台和统一管理。感知实现服务的动态访问和编排。该 5G 网络架构可分为三大模块：网络部署场景、接入网和核心网。5G 网络部署方案图如图 3 所示。网络部署场景的室内和室外场景区分对待。

图 3 5G 网络部署方案图

室外借助分布式天线系统（Distributed Antenna System，DAS）和大规模多进多出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）配备基站，天线元件分散放置在小区，且通过光纤与基站连接。移动事物（如终端）部署移动家庭基站，可以动态地改变其到运营商核心网络的连接。同时，部署虚拟蜂窝作为宏蜂窝的补充，提升了室外覆盖率。

室内用户只需要与安装在室外建筑的大型天线阵列的室内 AP 进行通信，这样就可以利用多种适用于短距离通信的技术实现高速率传输，比如 60GHz 毫米波通信，可以解决频谱稀缺问题。

3.2 智能工厂终端测试无线接入

部分设备无法直接用过 5G 信号连接到 5G 企业内网，这就需要部署一些 5G 的 CPE（Customer Premises Equipment，用户驻地设备）来将 5G 信号转化为 Wi-Fi信号。如此，工厂的设备就可以通过 Wi-Fi 信号连接到5G 的 CPE，再由 CPE 通过 5G 将信息传输到 5G 企业内网。

基于 RFID 技术、条码技术、传感器技术，在工厂建立无线厂联网，覆盖范围包括楼宇空间覆盖和生产线体覆盖。楼宇覆盖范围包括厂房内生产区域、办公区域、库房区域、楼梯和电梯间等，目的是用于工厂非成品管理或被管理类终端接入和室内 Wi-Fi 定位，保证网络复用，Wi-Fi 网络与工厂有线内网互联互通。生产线体覆盖范围包括单板段、组装段、包装段等流水线体，主要用于终端传输数据，进行生产测试。无线厂联网总体架构图如图 4 所示。

图 4 无线厂联网总体架构图

接入 Wi-Fi 网络的所有终端分配到的 IP 在跨 AP 间切换时原则上保持不变；空间覆盖网络主要用于工厂非成品管理或被管理类终端接入；按照工厂楼层空间所能支持的最大接入容量进行布网；每层楼生产区域内约1/3~1/2 的地域属于组装流水线，此地域需要布局高密度高接入容量的 Wi-Fi 网络用于流水线上终端接入；楼宇Wi-Fi 无线网络同时应用于室内 Wi-Fi 定位，须保证网络可以复用。

图 5 生产线体 Wi-Fi 覆盖方案设计拓扑图

生产线体 Wi-Fi 覆盖方案设计拓扑图如图 5 所示。

Wi-Fi 覆盖技术方案采用无线控制器 + 瘦 AP 的架构，在实现对智能工厂进行无缝覆盖的同时，又能够实现对无线网络的灵活管理配置，提高网络维护效率。

无线组网可根据现场环境和无线设备密度部署相应数量和类型的 AP，并在中心机房部署 AC，无线网络架构采用 AP-AC 本地转发模式，在自动调整发射功率和分配射频信道的同时实现二、三层网络情况下的无缝漫游。无缝漫游可实现一次认证、多点漫游，提供无感知自动切换的高质量无线网络。

为了确保无线网络的高可靠性，在中心机房设置双AC，两台 AC 均支持 1+1 方式实现热备份，并可支持N+1 方式的冗余备份功能，提高系统的高可靠性。任意一台 AC 出现故障，另一台 AC 可以平滑接管内部所有的AP，提供高可靠稳定的无线网络。

3.3 工业云架构的大数据存储平台及数据处理技术

采用工业云架构的大数据平台，主要针对智能制造生产线制造过程数据采集、处理，从数据采集层、数据处理层和数据展现层三个方面入手。

数据中心整体架构可以分为业务源系统、ODS 数据准备区、数据集市、报表服务器等。数据通过 ETL 方式抽取到 ODS 数据准备区内，在 ODS 内完成对数据的清洗、转换，根据建模需要，将维度化数据加载到数据集市中。

根据用户提交的请求返回对应的数据并以报表方式展现。数据中心同步测试信息、过程控制、维修、库存、计调信息，进行统计分析和报表展示，并且根据分析结果，对生产过程进行质量控制和优化改善。线体看板所需资料采用实时工具自动同步的方式，其他根据报表及分析结果的时效性，采用不同时段的非实时同步。

工业大数据的数据通过传感器的采集，获得机器设备的运行状态、环境指标、操作行为、视频信息、图像信息和语音信息等。除此之外，还有操作人员手工录入的各类信息，采集软件抓取的企业内网的信息、互联网上与企业相关的信息等，这些信息共同构成了数据采集的来源。

数据采集结束后，进入数据处理阶段。包含各类工业协议需要解析、视频流解码、语音识别等，处理完毕再对数据进行规范、清洗，形成有效数据。实时处理的数据，如报警、监测等，直接发送实时处理系统中进行处理，其他处理进入缓存，存储使用多种数据库和包括工业实时数据库、关系型数据库、地理数据库和分布式数据库，通过这些数据库的整合、管理、链接，在工业云架构基础上构建智能工厂大数据中心。

生产线的运行过程数据包括人、机、料、法、环、测（例如 SMT 产线的 PCB 板基础数据、印刷参数数据、环境温度数据、SPI 检测的锡膏体积、面积和高度数据等）等多个方面，会产生大量数据，这些数据具有多源异构、海量、组织混乱等特点，需要对数据进行异常检测、缺失值处理、分布分析等，从而形成逻辑关系清晰、高质量、可用的数据资源；在此基础上，进一步研究数据的稀疏及不平衡、数据的组合规律、数据的关联规律、数据的降维和重构等，并根据生产线运行可靠性分析和融合质量的可靠性综合评估的要求，形成面向终端 SMT 生产线质量追溯的数据包。

3.4 大数据中心与各系统之间的信息交互

通过大数据中心与 MES/ERP/DCS/BI 等系统之间的信息交互，实现数据高效共享，将产品 BOM 信息、工艺信息、生产计划和物料需求等信息，通过数据抽取集成，配合可视化技术，从不同纬度、不同层次展现，使企业管理人员及时全面掌握生产、经营、销售和质量等情况，提升资源和设备利用率，提高生产效率，降低产品不良率。MES 与其他信息系统如 PDM、ERP、WMS、ECC、EAM、STEP、SMS、APS、HR、BI、GET 和 FIS 集成，实现从计划到交互的信息互联互通。MES 通过 GET 与智能检测装备进行通信，实现智能检测装备与信息化融合。

按照数据传输的方向，首先从 ERP 系统自上而下同步到MES，MES 进行生产执行之后，相应工序的状态变更和时间信息需要自下而上再反馈给上层 ERP 系统。为了保证两套系统间数据传输的可靠性和一致性，MES 与 ERP系统进行数据交互的机制需支持通过接口实现自动同步功能。当数据同步发生异常时，上游系统返回的错误信息应支持终端查询，同时接口模块需具备错误数据的重处理机制。

各系统数据交换过程的定制过程包括数据提取、数据加工及数据输出。数据加工可以按照要求，自定义数据加工规则，对数据源数据进行合并与计算处理，并支持通过预先设置逻辑对数据的合理性进行校验，避免出现错误。

3.5 智能制造场景融合应用

围绕通信与电子制造的通用性产品制造工厂的设计进行研究与开发，主要涵盖产品设计、产品经营、产品制造（MES、DNC/DCS、产品检测与装配装备、产品物流与配送），并在产品保障体系的基础上通过数据集成、系统集成，在保障系统安全的基础上构建出工厂智能制造与 5G 工业互联网的融合应用。

在 5G 与工业互联网融合环境下，智能工厂打造以MES 为主体的产品装备、产品物流、生产控制和数据感知为一体的产品智能制造应用平台。

基于传统生产管理现状下，管理人员、现场控制人员对数据采集、应用通常需要在固定位置的固定电脑上进行，这样会造成人力资源、设备、时间等的耗费。引入 5G 与工业互联网融合技术，可以“去中间化”，带来管理人员的大幅减少及高效生产制造。结合各类管理、控制、质量要求，贯通各类生产系统数据，构建基于移动设备端的移动应用，辅助产品智能生产的推进。

5G 工业互联网环境下的产品生产测试与检测包括DNC/DCS 通信框控制层、数据采集层、数据表示层，可兼容各种产品的生产测试需求，并通过服务总线集成。

通信控制层实现通信控制管理、插件管理，主要解决与智能检测与装配装备、智能装备之间的数据交换、控制信号。智能数据采集层通过与通信控制、插件管理接口来实现对生产测试过程中产生的数据和各项测试数据进行统一收集、分析、管理。智能数据表示层实时查询产品的生产测试情况，为用户方便快捷地提供必要的测试数据信息，包括单机测试数据查询、产量查询、直通率统计。

4 结束语

5G 移动通信技术及工业互联网技术是未来 5G 网络的关键技术，对于工业 4.0 和智能制造国家战略有着重大意义。本文以 5G 和工业无线网、工业以太网融合架构及关键技术研究为重点，以 5G 工业互联网与智能制造融合应用为核心，完成了 5G 工业互联网与厂联网的搭建与集成应用，同时给出其数据应用及处理的实施方案。项目平台成功实施后，提升了企业智能化、信息化水平，降低了运营成本，减少了人力投入，降低了仓储物流等环节费用，促成整体产能的提升 , 为未来 5G 无线移动通信网在工业制造领域的深度应用奠定基础。通过本项目形成在通信与电子制造行业可复制的应用解决方案，也可以推广到机械、轻工等典型行业，对我国制造领域技术革新起到重要的推动和示范作用。

原文刊载于《智能制造》2024年第4期 作者：李晨阳 蔡冬 凌立 王婷 张健