5G時代,利用5G大帶寬、低時延、高可靠、大規模連接的特性,可以實現工業企業產品、用戶、協作方等全環節的廣泛互聯。5G作為萬物互聯的助推器,將顛覆現階段的工業生產方式,從而從根本上改變我們的生活方式,引領我們走向觸手可及的智能世界。2019年以來,我國制造業加速數字化、網絡化、智能化轉型升級,企業越來越意識到,只有提升企業數字化與智能化水平,打通企業內部的全數據鏈,才能更好地實現5G與制造業的融合應用。
未來5G在制造業行業支持產出最為突出
當前中國制造業發展面臨挑戰,中國制造業增加值相比美國、德國等發達國家還有一定差距;在制造業勞動生產率方面,中國企業仍然需要加強,工業企業需通過工業網絡降低成本、優化生產工藝,實現降本增效。
此外,隨著大規模定制化的模式日趨成熟,客戶的個性化定制需求日益顯現。制造業企業亟須探索一種C2M模式,通過大數據、云計算等技術滿足客戶需求,并做到按需生產、零庫存生產,減少企業運營成本,增加企業在行業的競爭力。
未來,5G將讓ICT與傳統行業真正實現深度融合,讓網絡變得更加開放,為垂直行業應用創新提供綜合能力。一方面,未來傳統行業向軟件化、智能化方向發展將是大勢所趨。另一方面,傳統行業具備場景決定能力和完善的知識價值體系,5G將促進ICT與其需求深度匹配。據統計,預計在2035年,5G對各個行業的支持產出中,制造業領域遙遙領先,將超過3000億元。
5G典型的工業應用場景包括低時延高可靠(uRLLC)、大帶寬(eMBB)、大規模連接(mMTC)。在超低時延與可靠性方面,5G無線技術可實現1ms的時延以及超過99.999%的可靠性;在大帶寬方面,5G將支持下行速率達20Gb/s和上行速率達10Gb/s;在大規模連接方面,5G能滿足每平方公里100萬臺設備的連接量。
5G+制造業發展面臨四大挑戰
(一)創新應用能力建設不足。目前,我國企業創新應用積極性很高,企業也在向云上平臺建設轉型。但5G的發展在創新應用能力建設方面依然面臨很多挑戰。一是系統管理復雜性增加問題。5G與工業的融合,使得企業在實際生產過程與各種業務管理系統網絡協同之后,整體系統更加復雜化,對其進行管理將更困難。二是企業增量存量調整問題。目前我國很多企業尚處于由工業2.0向工業3.0過渡的階段,生產設備及產線很多還沒有完成數字化改造,在利用5G改造工業網絡之前需要完成裝備和生產線的升級,這就導致了再投入的成本問題,即對5G的投資未能與優化存量資產結合起來,短期內看不到增值增效,這在一定程度上阻礙了企業的5G+工業互聯網創新發展。三是專網的不確定性問題。5G進入垂直行業市場,理論上專網優于公網,但專網未來在面對公共安全、應急指揮、鐵路或地鐵信號調度等對于安全性要求極高的行業能否完全勝任還是未知數。此外,專網設備供應商曾表示未來若想真正發展5G專網,需要從系統、架構、平臺、終端、應用等方面進行全方位改造,目前行業還沒有找到新的5G應用構架。
(二)5G復合型高端人才缺口大。制造業正面臨產業升級和轉型,5G可以加速機械制造行業的智能化水平,通過其低時延、高可靠的特性將促進無人機、自動駕駛、智能生產等領域的發展,而這些領域需要大量的系統規劃、應用開發和服務人才。
2018年,5G領域人才需求相較2017年增加約58%,而2019年5G領域人才需求較2018年增長約50%。在制造業領域,由于該領域既需要懂5G的人才,又需要懂工業的人才,增加了人才需求難度,亟須一批復合型人才滿足5G在工業領域多端點、多場景的應用需求。
(三)工業領域基礎設施數字化改造亟須加強。5G與工業的融合應用首先受工業場景基礎設施的數字化水平制約。目前,中國80%左右的企業仍然處在數字化轉型的探索階段,50%左右的企業在數字化轉型的過程當中面臨著信息化基礎設施不足的問題。目前,工業企業的生產設備數字化率、關鍵工序數控化率均不到50%,而工業企業智能制造就緒率不足10%,這其中絕大多數為規模以上企業,全國設備數字化率和聯網率依舊有待提高。5G想在工業領域落地發展,亟須推進工業企業生產設備數字化改造。
(四)產業發展驅動力有待加強。工業領域B端行業用戶在5G網絡運行維護主體還不清晰、運營商在制造業領域的收費模式及盈利模式尚需探討等情況下,部分企業不愿為5G進行新的投入,導致商業閉環案例較少。在工業企業方面,亟須各產業鏈環節龍頭企業開展新的商業模式探索,在運營商方面,運營商需要思考5G帶來的服務提升和商業模式的創新。
工業企業與運營商共同推進5G在制造業應用
(一)加強企業數字化轉型意識。只有提升企業數字化水平,才能更好地實現5G與工業的融合應用。數字化轉型不是簡單的機器換人,而是要形成工廠內生產要素的全面協同,打通企業內部的全數據鏈。當企業通過生產設備數字化改造,并應用CAD、MES系統完成從業態、架構、管理到企業文化等一系列數字化轉型后,便會以高效、敏捷的速度與5G低時延、高可靠、大規模鏈接等數字化特征融合,實現創新發展。在這過程中,首先要提高企業全體人員的認知水平,特別是中高級管理人員認知水平。進一步以數據為資產,以技術為手段,構建能夠支撐業務持續創新的技術平臺體系。
(二)企業與運營商共同探討新商業模式。在新商業模式方面,從2G、3G到4G,運營商重點關注2C模式,但是到了5G,重頭戲應該放在2B模式上,特別是在制造業領域的2B商業模式上,通過在工廠內布置5G網絡,實現設備無線數據通信和大規模數據傳輸的新一代工廠生產模式。一方面,通信廠商面向制造業發展需求,積極探索5G應用場景,開展制造業重點行業企業試點示范,構建可推廣的融合應用推進機制,并在此基礎上探討關于不同場景、不同服務類別的計費方式。另一方面,在工業制造領域重點研究5G+TSN(時間敏感網絡)的結合應用,使5G網絡與TSN互通,滿足部分工業設備生產過程中需要達到微秒級精準同步的需求,有助于5G的潛力擴展到更廣闊的領域,更好地滿足工業領域的OT和IT需求。
(三)培養一批“既懂5G又懂工業”的解決方案供應商。一方面,著重培養一批“既懂5G又懂工業”的解決方案供應商,搭建電信運營商與制造企業之間的橋梁,切實為企業提供解決方案,幫助企業解決轉型升級中遇到的問題。另一方面,推動5G數據平臺和智能制造同步發展,構建基礎共性、行業通用、企業專用的智能制造APP,如把5G數據平臺和智能制造APP集成,以解決智能制造中某些痛點問題,從而形成解決方案,測試成功后把該類解決方案向全行業推廣,帶動5G的推廣應用。
(四)完善行業標準建設與產業政策引導。在行業標準建設方面,一是圍繞5G在制造業領域的應用場景,加快標準體系的構建與標準的出臺;二是針對制造業體系,建立研發、產品、服務等全方位的檢測認證評估體系。在產業政策引導方面,一是選取網絡基礎與智能制造發展基礎較好的城市作為試點,出臺5G與制造業融合發展指導意見或行動方案,更有針對性地指導當地5G與制造業的發展;二是組建5G與制造業發展基金,形成政府支持、行業主導、市場運作的基金體系,營造制造業創新投資環境,提升智能制造發展水平。
責任編輯:tzh
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