近日，2020中國 5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)順利召開，在現(xiàn)場展示了多項(xiàng)5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合的解決方案和使用場景，展現(xiàn)出5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AI技術(shù)等一系列高新技術(shù)為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來的便利。

“我國不斷推進(jìn)5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合創(chuàng)新，目前全國建設(shè)項(xiàng)目超過1100個(gè)，涌現(xiàn)出機(jī)器視覺檢測、精準(zhǔn)遠(yuǎn)程操控、現(xiàn)場輔助裝配等一系列應(yīng)用成果?！惫I(yè)和信息化部部長肖亞慶在2020中國5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)開幕式上表示。

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的不斷研發(fā)和普及，制造業(yè)成為了這些高新技術(shù)的主要戰(zhàn)場，上述一系列應(yīng)用技術(shù)的加入，讓制造業(yè)的效率和準(zhǔn)確度大幅度提高。

制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型利器——數(shù)據(jù)可視化

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G為制造業(yè)提供給最直接的優(yōu)勢就是數(shù)據(jù)可視化，這是傳統(tǒng)制造業(yè)一直所忽視的地方。由于制造業(yè)的流程復(fù)雜、工序繁多，各個(gè)環(huán)節(jié)都可以產(chǎn)出大量的數(shù)據(jù)，總體來看，整個(gè)制造環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大且冗雜。

對于傳統(tǒng)制造業(yè)來說，所有數(shù)據(jù)都是依靠人工來整理和記錄，這種方式的效率非常低。并且對于人工記錄來說，出現(xiàn)錯(cuò)誤是在所難免的，然而由于制造業(yè)是一個(gè)環(huán)環(huán)緊扣的流程，一個(gè)數(shù)據(jù)出錯(cuò)就很容易波及到下面流程，就很有可能出現(xiàn)整條制造生產(chǎn)線出錯(cuò)，造成嚴(yán)重?fù)p失。

不過，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)加入到制造業(yè)中，就可以有效避免這個(gè)問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以將制造流程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)和設(shè)備全部進(jìn)行互聯(lián)，杜絕孤島情況出現(xiàn)，將流程進(jìn)一步規(guī)范化，每一個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)都可以直觀看見，并且可以將大量的數(shù)據(jù)上傳至云端。

這種方式既可以解決制造業(yè)長久以來的數(shù)據(jù)問題，還可以通過邊緣計(jì)算分析、感應(yīng)技術(shù)等，讓這些傳至云端的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納與分析，可以得出一個(gè)相對直接、有作用的結(jié)果。通過工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析可以從中發(fā)現(xiàn)到更有價(jià)值的信息，對于企業(yè)創(chuàng)新、發(fā)展都有利好。

制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型訴求——柔性化

柔性化是當(dāng)前傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型的一大訴求，同一家制造業(yè)企業(yè)開辟多條生產(chǎn)線過于浪費(fèi)人力與物力成本，對于企業(yè)來說并不劃算，所以柔性化生產(chǎn)則是一個(gè)非常好的解決措施。

這種方式可以改良生產(chǎn)線生產(chǎn)單一產(chǎn)品的傳統(tǒng)思路，將生產(chǎn)區(qū)間進(jìn)一步擴(kuò)大，可以出現(xiàn)“今天生產(chǎn)手機(jī)，明天生產(chǎn)平板電腦”的情況。有了5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的加入，讓這種柔性化生產(chǎn)線不再成為難題。

柔性化生產(chǎn)線的難點(diǎn)主要在于，產(chǎn)線設(shè)備和終端信息化程度不夠以及難以實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)分析，對于這兩點(diǎn)來說，正是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G的強(qiáng)項(xiàng)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠增強(qiáng)生產(chǎn)線數(shù)字化、信息化以及智能化，將AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)加入到生產(chǎn)線中，讓生產(chǎn)線在柔性化生產(chǎn)時(shí)可以做到信息采集和產(chǎn)品排產(chǎn)正確。而5G可以大幅度增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣龋屵吘売?jì)算以及大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)可以及時(shí)有效傳至系統(tǒng)和生產(chǎn)線內(nèi)，這對于柔性化定制服務(wù)來說非常關(guān)鍵。

5G+互聯(lián)網(wǎng)緩解制造業(yè)長期痛點(diǎn)

隨著制造業(yè)的發(fā)展，長期累積的痛點(diǎn)也暴露出來，產(chǎn)品水平滯后、生產(chǎn)成本提高、低端產(chǎn)品產(chǎn)能過剩等問題，始終沒有得到很好的解決。尤其是在疫情來臨之際，很多傳統(tǒng)的制造業(yè)企業(yè)都受到了嚴(yán)重打擊，轉(zhuǎn)而意識(shí)到數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的重要性。

而5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的加入，有效緩解了傳統(tǒng)制造業(yè)的痛點(diǎn)，優(yōu)化生產(chǎn)線、提升產(chǎn)能，便是最直觀的升級(jí)。近些年來，電商購物的發(fā)展，讓制造業(yè)的銷量得以進(jìn)一步提升，不過這對于產(chǎn)能則有了更巨大的挑戰(zhàn)，尤其是高科技產(chǎn)品的產(chǎn)能更是面臨一個(gè)不小難題。

而數(shù)字化轉(zhuǎn)型便可以有效緩解這個(gè)難題，目前5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在航空、機(jī)械、鋼鐵等行業(yè)已經(jīng)有了不小成果。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以將工廠升級(jí)至具備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的智能工廠，在提升高科技產(chǎn)品的生產(chǎn)效率的同時(shí)，有效利用低端產(chǎn)品的過剩產(chǎn)能，將傳統(tǒng)制造業(yè)升級(jí)為智能制造。

國內(nèi)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)仍面臨挑戰(zhàn)

根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國當(dāng)前5G基站已經(jīng)近70萬個(gè)，終端連接數(shù)突破了1.8億個(gè)，國內(nèi)的5G發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入至快車道，不斷探索5G的應(yīng)用場景。

5G具備大帶寬、低時(shí)延、高可靠的特性，這些優(yōu)勢對于制造業(yè)來說具備帶動(dòng)效應(yīng)，不僅對于制造生產(chǎn)線有非常顯著的提升，而且對于其產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)都具備一定的利好，并且對于企業(yè)的降本增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用日趨明顯。

不過，當(dāng)前能夠提供一體式數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案的多為一些國際領(lǐng)先企業(yè)，國內(nèi)的發(fā)展仍在初級(jí)階段，水平相距國際先進(jìn)水平還有一定的距離，所以國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)想進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案仍缺乏，對國際廠商仍存在依賴性，自主研發(fā)技術(shù)不足。

同時(shí)，國內(nèi)制造業(yè)的發(fā)展水平也存有劣勢，缺乏高新制造產(chǎn)業(yè)，低端制造生產(chǎn)線產(chǎn)能過剩，這就導(dǎo)致生產(chǎn)營收比不均衡。而且低端生產(chǎn)線轉(zhuǎn)型升級(jí)的投入成本也會(huì)相較更多。

總結(jié)

顯而易見，5G技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)前制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵，也是升級(jí)轉(zhuǎn)型的主戰(zhàn)場。哪家企業(yè)想要在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域拔得頭籌，一定要在5G+互聯(lián)網(wǎng)方向上搶得先機(jī)。

目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用場景越來越多，領(lǐng)先企業(yè)對其的積極性越來越高，不斷對其進(jìn)行拓展延伸。企業(yè)將以降本增效為目的，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，通過數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的方式，為制造業(yè)的大環(huán)境賦能，早日實(shí)現(xiàn)智能制造2025的目標(biāo)。