浙江电信基于5G+MEC的面向现场级工业控制的低时延智能化解决方案--控制网



浙江电信基于5G+MEC的面向现场级工业控制的低时延智能化解决方案
企业: 日期:2020-07-29
领域: 点击数:225

01目标和概述

1.1 面临的挑战

我国工业面临着科技化转型的巨大挑战,人口红利消失导致劳动力锐减,人力成本上升,倒逼制造业向智能化、自动化方向升级。基于此,工业互联网成为了产业发展的一大核心和重点,它通过新技术与制造业深度融合,实现人、机、物的全面互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系,成为支撑第四次工业革命的基础设施,对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响。

目前5G与工业互联网融合应用尚处于探索初期;目前企业内5G网络部署架构及网络建设、运维、管理等模式尚不清晰,国内5G和工业互联网融合应用标准及研发验证体系尚未建立,工业企业和ICT企业的5G融合应用的解决方案及设备的研发还没有相应研发网络验证环境的支撑,大大延缓了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网络能用在工业内哪些环节,开展哪些应用尚不清晰,因此亟需建立5G网络化推广平台,为中小企业5G应用的研发及部署提供技术咨询及培训服务。

1.2 解决方案目标

针对工业制造企业内部复杂、多变的无线传输环境,面对工业生产高可靠、高带宽、高安全、低时延的技术挑战,克服5G和MEC关键技术在工业互联网中的部署难题,浙江电信提出了5G+MEC的面向现场级工业控制与仓储物流的低时延智能化解决方案,打造了“5G+MEC”的工业互联网平台和仓储物流系统,形成一种具有示范推广价值和行业复制性的企业内5G网络部署架构与网络建设、运维、管理新模式。当前已在桐庐红狮水泥和杭叉集团落地。

1.3 解决方案总体概述

5G+MEC架构主要是基于通用硬件平台,可支持MEC功能、业务应用快速部署。同时支持用户面业务下沉、业务应用本地和网络切片部署,可以实现用户面及业务的分布式、近距离、按需部署。在园区内部署专用基站和MEC实现本地流量卸载以及大带宽、低时延、高可靠的5G网络覆盖。

MEC上部署5G云化视觉技术,实现了工业产品生产控制与仓储物流AGV的智能网联,在MEC边缘智能平台上实现单设备基于视觉的工业产品质量检测、环境感知、AGV导航路径规划、自适应避障与跨厂区多车协同调度。边缘云与中心云对接,利用天翼云大算力集中训练AI视觉算法,升级边缘平台的视觉分析能力。

02解决方案实现功能

(1)“5G+MEC+supOS”工业互联网平台

浙江电信基于5G+MEC网络,携手浙江蓝卓,针对工业制造企业内部复杂、多变的无线传输环境,面对工业生产高可靠、高带宽、高安全、低时延的技术挑战,克服5G和MEC关键技术在工业互联网中的部署难题,打造了“5G+MEC+supOS”工业互联网平台,形成一种具有示范推广价值和行业复制性的企业内5G网络部署架构与网络建设、运维、管理新模式。

当前已在桐庐红狮水泥落地。具体应用说明如下:

端到端的5G切片+边缘计算智慧化工业现场级监控产品:在现代化水泥生产过程中,需要通过水泥进料口的视频分析保证水泥产出质量、预防安全生产事故并提高生产效率。采用工业级相机对水泥生产进料口原料颜色、颗粒度和拥堵状态等进行实时视频采集,将高速视频流上传工业互联网视觉AI分析平台进行实时分析,为生产流程提供分析、告警、判决、调整等决策建议,从而提升工业生产的数字化水平。

(2)“5G+MEC+AGV叉车技术”的智能仓储物流平台

浙江电信基于5G+MEC网络,携手杭叉集团和浙江大学,利用5G、边缘/云计算、图像识别、机器学习等技术,结合杭叉集团现有智能AGV叉车技术和系统以及浙江大学在控制和视觉系统的计算技术,打造可视化、一体化的远程叉车控制解决方案,以实现全场景下叉车的远程控制和驾驶。

具体应用说明如下:

工业现场级超低时延叉车控制解决方案:为构建一个自主导航系统,最重要的是获取无人叉车的位姿信息,这是路径规划模块和跟踪模块等系统正常工作的先决条件。位姿在形式上体现为包含了刚体姿态和位置信息的矩阵,这里可理解为无人叉车的位置和朝向。该方案在整体方案的基础之上,定制化地为客户提供基于视觉里程计以及稀疏视觉地图的自定位等创新性精细化功能,大大提升了客户的生产效率。

03解决方案介绍

3.1 解决方案整体组网

本项目在省中心枢纽机房部署了一套基于SA的虚拟化5G核心网。5G核心网实现了网络功能模块化以及控制功能与转发功能的完全分离。控制面集中部署,对转发资源进行全局调度;用户面按需集中或分布式灵活部署,当用户面下沉靠近网络边缘部署时,可实现本地流量分流,支持端到端毫秒级时延。为了满足杭叉集团及蓝卓的业务需求,本项目在杭叉园区及蓝卓园区分别部署了一套UPF及MEC。

3.2 解决方案系统架构

中心云部署:仓储管理系统与AI视觉算法部署在中心云,利用天翼云的大算力集中训练算法,按需向边缘升级赋能,实现边云协同。

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边缘MEC平台部署:工业互联网平台、AI视觉分析平台与AGV控制系统部署MEC边缘云,低时延响应工控设备与AGV叉车行驶中所需的快速感知与反应。MEC下沉科技园区实现企业内跨厂区多设备协同。

3.3 解决方案系统平台

(1)硬件平台

  • MEC(包括UPF)硬件;

  • 终端侧:摄像头、5G CPE。

(2)软件平台

  • MEC系统(包括Cloud OS、UPF和MEP);

  • 支持高性能增强型硬件或通用服务器;

  • 轻量级IaaS/PaaS适配边缘机房环境;

  • 支持第三方应用以容器和虚拟机形态部署;

  • AMS(AGV控制系统),视觉识别应用,工业互联网平台(SupOS)。

04解决方案创新点

4.1 5G网络切片

(1)基于5G SA组网的多种特性的独立专网切片:工业应用场景众多,不同的应用有着不同移动性,安全、时延、可靠性等要求。通过中国电信浙江公司的5G SA独立组网技术,为MEC边缘计算应用提供通物理上独立的大带宽、低时延以及广覆盖型切片网络产品,用于eMBB和URLLC的应用场景。

(2)按需快速开通的5G端到端切片:5G端到端网络切片按网络资源灵活分配及网络能力按需组合,通过切片商城,快速订购满足客户需求的切片服务,提供基于一个5G网络虚拟出多个具备不同特性的逻辑子网。每个端到端切片均由核心网、无线网、传输网子切片组合而成,并通过端到端切片管理系统进行统一管理。

4.2 商业模式创新

传统的商业模式为2B or 2C的模式,在本项目中,通过B端客户——蓝卓工业互联网信息技术有限公司的工业互联网平台,应用到B2B客户——桐庐红狮水泥有限公司的工业生产中,形成B2B2B的创新商业模式。未来可以基于此创新模式,向更多的行业提供网络切片及MEC业务。

4.3 中心云统一智能算法训练支撑MEC多场景协同创新

MEC部署在工业园区(青山湖科技园),使能跨厂区叉车集群的并发调度,并对叉车回传的视觉影像做实时分析,低时延响应叉车控制模块,赋能叉车自适应导航、避障、路径重规划等。同时MEC上传各厂区叉车采集的作业影像至中心云归档,集中训练视觉识别算法,持续提升边缘智能平台的视觉分析能力。同时,中心云归档的大量异厂区多场景数据,加速新厂区MEC按场景快速部署的需求,对异厂区不场景的边缘智能平台(MEC)可做到差异化按需赋能符合该厂区作业场景的视觉分析能力。

05代表性及推广价值

本项目为基于多种5G端到端切片和边缘计算能力在工业控制与仓储物流场景中提供超大上行带宽、低时延、智能化能力的解决方案领域,在当前阶段提供了大量的实践经验,为5G在工业领域的应用价值提供了宝贵的方案参考。为基础设施运营商以及相关技术合作伙伴在后续5G+边缘计算产品及方案的演进方向和优化提供了有效验证和启发。

5.1 商业价值

(1)首先是对企业,据客户的测算,整体项目的落地和实施后,对于不同类型的企业可以降低成本30~40%,减少人力成本40~50%,提高效率20~40%,间接增加效益20~30%。

(2)其次是对于行业,据不完全统计,应对不同行业的实际需求,通过各行业内企业的升级改造后,能为行业降低总成本达到千亿级。

(3)最后,将提升企业数字化和智能化,助力柔性生产,促进工业互联网发展,形成企业效益十亿级别,行业效益千亿级,社会效益万亿级。其中企业新增营收约20亿元,国内市场占有率达30%,全球市场占有率10%;运营成本降低千亿,运营效率提升30%,安全事故降低95%;撬动智慧物流万亿产业,助力产业柔性制造,加速全球物流转型。

5.2 社会价值

(1)中国电信作为国家战略的践行者,新兴领域的开拓者、创新的领跑者,积极践行央企的责任,积极接应国家5G+工业互联网的战略,牵头并深度研究《工业互联网企业内5G网络化改造及推广服务平台项目》,通过“产学研用”相结合加快5G建设步伐,进一步打造更具活力的生态体系,积极探索和验证的企业内5G网络部署及管理新模式方案。

(2)本项目开展以5G网络、切片、MEC等先进技术,打造工业制造和智慧仓储物流典型商用案例,在获取传统流量收入的同时,通过销售/租赁边缘IaaS/PaaS能力和设备维护服务获取额外的收益,为ToB蓝海市场创建行业模板,在该领域持续领先、持续收益。通过为行业客户提供标准化网络和算力两种能力,制定多维度计费量纲,按照原子能力为最小颗粒度体现商业价值。未来在工业制造和智慧物流行业有数十亿元级的可参与市场空间。

(3)本项目研究成果有力地推动了国家领先的5G无线网络技术在工业领域,特别是国家中小企业中的落地推广,促进工业制造生产过程向自动化、智能化方向转型,实现工厂信息数据全集成,包括:装备数据、工业数据、智能管理、制造资源等,改善企业信息系统互通,加强企业内部的协作性,积累企业生产经验,有效降低应用开发成本,发挥企业用户行业经验。同时通过大数据DIY分析,有助于扫除工厂的“数据雾霾”,让数据二次增值,提高生产效率和生产质量。

本项目通过在工业制造和仓储物流中的不同行业企业部署5G网络,并完成验证和运营,增强我国工业企业部署5G网络的信心,并为中小型企业后续开展5G评估、5G网络建设提供宝贵的参考。同时,智慧物流项目构建的5G网络化推广平台,可以为中小企业5G应用的研发及部署提供技术咨询及培训服务,并在大量的中小型企业中推广应用。

因此,本项目具有广泛的应用前景,预期经济效益和社会效益非常显著,为我国智能制造的发展打好坚实的基础。

摘自《自动化博览》2019年增刊《边缘计算2019专辑》

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