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多場景運用，5G網絡實現全覆蓋
五大維度帶您了解5G技術如何賦能包裝行業智能制造
當前制造業的轉型可以看作是自動化升級和信息技術的融合提升，這不僅僅包含了自動化和機器換人，同時還包含了工廠實現自主化決策，靈活生產出多樣化的產品，并能快速應對更多的市場變化。
1. 遠程設備運維
大型企業的生產場景中，經常涉及到跨工廠、跨地域設備維護，遠程問題定位等場景。而5G技術在這些方面的應用，可以提升運行、維護效率，降低成本。5G帶來的不僅是萬物互聯，還有萬物信息的交互，使得未來智能工廠的維護工作突破工廠邊界。工廠維護工作按照復雜程度，可根據實際情況由工業機器人或者人與工業機器人協作完成。
在未來，工廠中的每個物體都是一個有唯一IP的終端，使生產環節的原材料都具有“信息”的屬性。原材料會根據“信息”自動生產和維護。人也變成了具有自己IP的終端，人和工業機器人進入整個生產環節中，和帶有唯一IP的原料、設備、產品進行信息交互。工業機器人在管理工廠的同時，人在千里之外也可以第一時間接收到實時信息跟進，并進行交互操作。
2. 設備聯網
隨著工業互聯網的發展，越來越多的車間設備，如機床、機器人、AGV等開始接入工廠內網，尤其是AGV等移動設備的通信，有線網絡難以滿足，對工廠內網的靈活性和帶寬要求越來越高。傳統工廠有線網絡可靠性帶寬高，但是靈活性較差，無線網絡靈活性較高，但是可靠性，覆蓋范圍，接入數量等都存在不足。兼具靈活性、高帶寬和多終端接入特點的5G，成為承載工廠內設備接入和通信的新選擇。
3. 質量控制
基于5G的大帶寬低時延，通過5G+AI+機器視覺能夠觀測微米級的目標；獲得的信息量是全面且可追溯的，相關信息可以方便的集成和留存，從而改變整個質量檢測的流程。區別于傳統的人工觀察，視覺檢測能夠清晰的觀測物料的表面缺陷，視覺檢測包含更大的數據量、需要更快的傳輸速度，5G能夠完全解決視覺檢測的傳輸問題。
4. 可視化工廠
在智能工廠生產的環節中涉及到物流、上料、倉儲等方案判斷和決策，生產數據的采集和車間工況、環境的監測愈發重要，能為生產的決策、調度、運維提供可靠的依據。傳統的4G通訊條件下，工業數據采集在傳輸速率、覆蓋范圍、延遲、可靠性和安全性等方面存在各自的局限性，無法形成較為完備的數據庫。 5G技術能夠為智能工廠提供全云化網絡平臺。精密傳感技術作用于不計其數的傳感器，在極短時間內進行信息狀態上報，大量工業級數據通過5G網絡收集，龐大的數據庫開始形成，工業機器人結合云計算的超級計算能力進行自主學習和精確判斷，給出最佳解決方案，真正實現可視化的全透明工廠。
5. 物流管理
在RFID、EDI等技術的應用下,智能物流供應的發展幾乎改善了傳統物流倉儲的種種難題。但現階段AGV調度往往采用WIFI通信方式，存在著易干擾、切換和覆蓋能力不足問題。4G網絡已經難以支撐智慧物流信息化建設，如何高效快速的利用數據區協調物流供應鏈的各個環節，從而讓整個物流供應鏈體系低成本且高效的運作是制造業面臨的重點和難題。
5G具有大寬帶特點，有利于參數估計，可以為高精度測距提供支持，實現精準定位。5G網絡延時低的特點，可以使得物流各個環境都能夠更加快速、直觀、準確的獲取相關的數據，物流運輸、商品裝撿等數據能更為迅捷的達到用戶端、管理端以及作業端。5G高并發特性還可以在同一工段同一時間點由更多的AGV協同作業。
人工智能和制造系統的結合將是必然的，利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型，可以提升工廠質量控制與生產管理能力，通過不同領域技術相互融合，才能使企業面對激烈的競爭，激發企業加快升級發展。
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