5G推動技術(shù)的進步 對制造業(yè)產(chǎn)生積極影響

每天，我們都會看到更多實際示例，這些示例表明制造商已成功地將數(shù)字化作為其制造和供應(yīng)鏈運營的核心，以創(chuàng)造有形的商業(yè)價值。在某種程度上，這是由于新技術(shù)的出現(xiàn)以及以創(chuàng)新方式應(yīng)用的現(xiàn)有技術(shù)的成熟。手動和模擬控制過程在處理現(xiàn)代供應(yīng)鏈的復(fù)雜性方面效率低下，因此，我們依靠總的近似值。這些都是基于廣義的和高度匯總的KPI和操作指標，以了解這些制造業(yè)供應(yīng)鏈的總體績效和狀況。不幸的是，這些指標缺乏任何實際的操作敏銳度。因此，我們必須接受高度的可變性，低效率，

但是，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集的數(shù)字信息為我們提供了兩個基本好處：信息減少了不確定性，信息可以得到很好的利用。當(dāng)我們將經(jīng)驗和背景應(yīng)用于信息時，我們就會獲得知識，而當(dāng)我們將這些知識應(yīng)用于信息時，我們就會獲得智慧。如果我們能夠以高度的敏銳度近乎實時地成功地在整個供應(yīng)鏈中利用數(shù)字智能。我們可以跨成本，價值和風(fēng)險維度優(yōu)化這些供應(yīng)鏈。直到現(xiàn)在，我們還沒有可用的技術(shù)來經(jīng)濟地做到這一點。

一方面，我們可以使用低成本的數(shù)字傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備來實時捕獲整個制造供應(yīng)鏈中的信息。另一方面，我們擁有數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu)來實時存儲，分析和可視化該數(shù)據(jù)，并根據(jù)該數(shù)據(jù)做出有效的決策。使用高度可擴展且經(jīng)濟高效的云計算和軟件即服務(wù)解決方案，可以通過人工解釋和行動手動完成此操作，也可以通過人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）自動完成此操作。

如果我們無法可靠，近乎實時地將數(shù)據(jù)從源獲取到云或網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點，則該生態(tài)系統(tǒng)將崩潰。在此，5G應(yīng)用將在實現(xiàn)工業(yè)4.0承諾成為現(xiàn)實的過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。對于通信，我們?nèi)匀粐乐匾蕾囉诟鼈鹘y(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)，例如有線LAN，WiFi和4G，所有這些網(wǎng)絡(luò)在速度，延遲，容量，可靠性和覆蓋范圍上都有很大的限制。在高度分散的供應(yīng)鏈以及人口稠密的設(shè)備和傳感器的網(wǎng)絡(luò)中，這些局限性僅會阻礙這種成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出現(xiàn)。

相比之下，5G可以為給定網(wǎng)段中的節(jié)點數(shù)量提供更大的覆蓋范圍和更大的容量，而帶寬卻要大得多，而延遲卻非常低。盡管我們看到WiFi標準的不斷改進極大地改善了網(wǎng)絡(luò)功能，但4G卻沒有看到相同的進展。因此，5G是不可避免的，否則它將成為工業(yè)4.0成為實際現(xiàn)實的致命弱點。

有哪些用例？

在制造業(yè)中，有許多用例。首先是可以利用來自整個供應(yīng)鏈的實時，高度粒度的位置數(shù)據(jù)來極大地提高效率和敏捷性并降低運營風(fēng)險。5G的廣泛采用將使制造商能夠監(jiān)視和跟蹤整個供應(yīng)鏈中材料和組件的位置和速度。結(jié)果，這項技術(shù)將使他們能夠利用這些知識來改善其供應(yīng)鏈的各個領(lǐng)域。

另一個是大大增加了使用傳感器數(shù)據(jù)來捕獲有關(guān)特定特性的數(shù)據(jù)的使用。這可能是生產(chǎn)設(shè)施或車輛區(qū)域內(nèi)的溫度和濕度，包裝操作中灌裝頭的速度，實驗室設(shè)備中的化學(xué)成分等。這種智能可用于做出更好的實時決策，甚至可以預(yù)測性能和趨勢，它使制造商能夠持續(xù)監(jiān)控和微調(diào)流程，并在事件對運營產(chǎn)生重大影響之前對事件做出響應(yīng)（例如具有預(yù)測性維護或預(yù)測性質(zhì)量）。

最后，工業(yè)4.0和IoT范式中越來越多的部分是機器能夠利用所謂的邊緣計算智能地行動并與其他機器直接通信以實現(xiàn)特定的結(jié)果-所謂的機器對機器（M2M）方法。它不是典型的客戶端/服務(wù)器方法（仍然是云計算模型的基礎(chǔ)），而是創(chuàng)建了相互協(xié)作的機器，傳感器和設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作以實時優(yōu)化復(fù)雜的流程。5G和新興的新WiFi標準一樣，對于使該模型正常工作至關(guān)重要。最終，通過利用數(shù)據(jù)的實時訪問和分析（手動或自動）來最小化成本，最大化價值并降低風(fēng)險，可以提高性能，效率和敏捷性，這將是一個有效的用例。

5G應(yīng)用將如何影響技術(shù)

流量卡之家（m.fdgzk.cn）認為，5g應(yīng)用將對AI和ML的成功產(chǎn)生更深遠的影響，因為這些算法基于大量數(shù)據(jù)。在因果模型中，不僅來自單個來源的數(shù)據(jù)量更大，而且來自來源的數(shù)據(jù)廣度。在典型的制造操作中，實際上有成千上萬的特征會影響過程或產(chǎn)品功能。使用智能算法來理解相關(guān)性并預(yù)測未來結(jié)果取決于來自連續(xù)流中饋入這些算法的許多來源的高度數(shù)據(jù)敏銳度。

以天氣預(yù)報為例。為了準確地預(yù)測天氣，我們不僅嘗試從單個數(shù)據(jù)點進行預(yù)測。我們使用連續(xù)監(jiān)視來分析很大空間中來自許多數(shù)據(jù)點的因果關(guān)系。這就需要以非常低的延遲以非常高的速度傳輸來自多個源的大量數(shù)據(jù)。5G將使人們能夠以較低的延遲從更多的源中以更高的數(shù)據(jù)速率捕獲數(shù)據(jù)，這對于使這些智能算法更成功地實現(xiàn)其目標至關(guān)重要。