智能制造場景的5G應用展望
發(fā)布時間:2020-12-23 08:42
為滿足智能制造領域物聯(lián)網(wǎng)當前發(fā)展的需求,研究了相應制造場景的5G應用技術。介紹了5G的關鍵技術,包括5G支持的應用場景、網(wǎng)絡切片、網(wǎng)絡功能虛擬化(NFV)/軟件定義網(wǎng)絡(SDN)、多接入邊緣計算、設備對設備通信技術等;給出了基于擴展的信息物理系統(tǒng)5層框架,基于該框架分析了多個智能制造場景的5G應用(包括人機界面和生產信息技術、流程自動化、工廠自動化、物流和倉儲、設備監(jiān)控和維護等);給出了以上應用的5G邊緣計算開發(fā)框架,以集成上述場景;探討了5G應用于智能制造場景所面臨的多個挑戰(zhàn),以助于5G使能智能制造的落地應用。
【文章來源】:中國機械工程. 2020年02期 北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
信息物理系統(tǒng)的5C架構[10]
圖6所示為5G蜂窩網(wǎng)絡D2D架構的設備層,鄰近設備或用戶設備(UE)可以在有/無基站(BS)的情況下直接進行通信(分別對應操作員控制/設備控制),UE可以直接將數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地,也可以通過充當繼電器將數(shù)據(jù)進一步傳輸?shù)侥康牡豙23]。從以上5G的關鍵技術可見,5G實現(xiàn)了信息化與工業(yè)化的深度融合。在未來的工業(yè)領域,5G技術也將實現(xiàn)人與物的連接,達成無處不在的深度協(xié)作和個性化定制,從而形成一個新的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。
為闡述問題,本文綜合地提出了圖7所示的智能制造工廠的基本流程步驟。同時,根據(jù)當前3GPP發(fā)表的白皮書[7]等權威文獻的劃分標準,將這些步驟歸屬于智能制造的五類場景:①人機界面和生產信息場景;②流程自動化場景;③工廠自動化場景;④物流和倉儲場景;⑤監(jiān)控和維護場景。下面分別對這些場景需求進行分析,為集成5G技術提供方案。3.1 基于擴展5C架構的智能制造
【參考文獻】:
期刊論文
[1]驅動制造業(yè)從“互聯(lián)網(wǎng)+”走向“人工智能+”的大數(shù)據(jù)之道[J]. 姚錫凡,雷毅,葛動元,葉晶. 中國機械工程. 2019(02)
[2]5G邊緣計算演進[J]. 黃強,李寧. 郵電設計技術. 2018(11)
[3]基于過程感知的底層制造資源智能化建模及其自適應協(xié)同優(yōu)化方法研究[J]. 張映鋒,郭振剛,錢成,李銳. 機械工程學報. 2018(16)
[4]面向服務的智能制造[J]. 陶飛,戚慶林. 機械工程學報. 2018(16)
[5]物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面向高動態(tài)性生產系統(tǒng)優(yōu)態(tài)運行的聯(lián)動決策與控制方法[J]. 屈挺,張凱,閆勉,郭洪飛,黃國全,李從東,李曉敏. 機械工程學報. 2018(16)
[6]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟. 中國機械工程. 2015(17)
本文編號:2933409
【文章來源】:中國機械工程. 2020年02期 北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
信息物理系統(tǒng)的5C架構[10]
圖6所示為5G蜂窩網(wǎng)絡D2D架構的設備層,鄰近設備或用戶設備(UE)可以在有/無基站(BS)的情況下直接進行通信(分別對應操作員控制/設備控制),UE可以直接將數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地,也可以通過充當繼電器將數(shù)據(jù)進一步傳輸?shù)侥康牡豙23]。從以上5G的關鍵技術可見,5G實現(xiàn)了信息化與工業(yè)化的深度融合。在未來的工業(yè)領域,5G技術也將實現(xiàn)人與物的連接,達成無處不在的深度協(xié)作和個性化定制,從而形成一個新的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。
為闡述問題,本文綜合地提出了圖7所示的智能制造工廠的基本流程步驟。同時,根據(jù)當前3GPP發(fā)表的白皮書[7]等權威文獻的劃分標準,將這些步驟歸屬于智能制造的五類場景:①人機界面和生產信息場景;②流程自動化場景;③工廠自動化場景;④物流和倉儲場景;⑤監(jiān)控和維護場景。下面分別對這些場景需求進行分析,為集成5G技術提供方案。3.1 基于擴展5C架構的智能制造
【參考文獻】:
期刊論文
[1]驅動制造業(yè)從“互聯(lián)網(wǎng)+”走向“人工智能+”的大數(shù)據(jù)之道[J]. 姚錫凡,雷毅,葛動元,葉晶. 中國機械工程. 2019(02)
[2]5G邊緣計算演進[J]. 黃強,李寧. 郵電設計技術. 2018(11)
[3]基于過程感知的底層制造資源智能化建模及其自適應協(xié)同優(yōu)化方法研究[J]. 張映鋒,郭振剛,錢成,李銳. 機械工程學報. 2018(16)
[4]面向服務的智能制造[J]. 陶飛,戚慶林. 機械工程學報. 2018(16)
[5]物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面向高動態(tài)性生產系統(tǒng)優(yōu)態(tài)運行的聯(lián)動決策與控制方法[J]. 屈挺,張凱,閆勉,郭洪飛,黃國全,李從東,李曉敏. 機械工程學報. 2018(16)
[6]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟. 中國機械工程. 2015(17)
本文編號:2933409
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