5G边缘计算在智能制造中的应用研究

刘甍璐

（中国联合网络通信有限公司 通化市分公司，吉林 通化 134000）

0 引 言

网络信息技术的发展在一定程度上改变了人们的生活方式和社会的发展模式，让整个世界发生了较大的变化。人们在使用智能化网络和设备的同时，依旧在坚持不懈地追求更快、更好、更智能以及更高品质的生活。对于工业制造业来说，其具有面积大、覆盖广、结构复杂以及主体多等诸多特点，因此在其扩大发展的过程中，对数据和网络有着更高的要求。在诸多现实需要和发展需求的推动下，5G边缘计算应运而生。

1 智能制造的信息物理系统架构

智能制造的应用十分广泛，在工业制造生产过程中离不开智能制造信息物理系统的应用，同时其被视为工业4.0、工业互联网、日本工业及中国制造2025战略的核心。智能制造信息物理系统架构有5层，分别是智能连接层、数据—信息转换层、网络层、认知层以及配置层。智能连接层以非接触式通信的方式，通过传感器网络将收集到的数据信息传送到数据—信息转换层，数据—信息转换层在确认组件机器安全的情况下，对信息数据进行多维数据相关性分析，并做出降级和性能预测，然后将信息转化为底层设备相关的信息之后再传递到网络层。网络层中具有组件和机器的孪生模型，用于变异识别和记忆的时间机器，通过数据挖掘中的相似度聚类功能，执行云计算服务将数据进行融合。融合的信息传递到认知层后，认知层就能启动集成仿真与综合系统，实现人员远程可视化和合作式诊断决策，为工人操控机器提供基本条件。配置层接收到所有信息后，就能做出相应的智能决策，通过自适应变量和自由化扰动系统，结合具体情况对参数配置进行调整[1]。

智能制造信息物理系统架构也被称为5C架构，要让5C架构的整个功能得以实现，就需要有高连接密度、低功耗、稳定可靠、超低延迟以及高传输速率的信息技术的支持。5G边缘计算技术因符合上述基本要求而得以应用。

2 5G边缘计算的技术关键

2.1 5G架构及边缘计算概念

3GPP在R15中对5G架构进行了定义，其中包括NSSF网络切片选择功能、NRF网络存储功能、UDM统一数据管理功能、NEF网络开放功能、PCF分离及策略控制功能以及AF边缘应用功能。在上述6大基础功能的实现下，5G技术通过其认证服务器功能、AMF接入及移动性管理功能、SMF会话管理功能以及SCP服务通信代理系统，连通不同通路的终端、介入、用户及数据网络。

边缘计算从出现开始就与移动蜂窝数据网络有着密不可分的联系，其为应用开发者和内容提供商创造了在网络边缘的云计算能力和IT服务环境，通过将IT技术和CT技术相融合，增强了网络宽带的弹性。在目前最为常用的LTE（4G）技术中，边缘计算只是作为一个附加项出现，而且边缘计算的出现冻结了4G标准，因此在4G技术中很少用到边缘计算。但在5G系统中，边缘计算以关键项的角色出现。由于5G网络的速度和超低延时要达到标准，电磁波光纤200 km/ms的传播速度依然无法满足其要求，因此只有将数据内容下沉式地部署在接入网两侧，才能使之更接近用户，同时降低延时和网络回传负荷，此时就需要用到边缘计算[2]。

由此可见，5G与边缘计算是生态共通的，5G技术的实现需要边缘计算属性的支撑，边缘计算的应用也需要借助5G平台，同时边缘计算是5G商用业务的3大支柱之一。

2.2 5G支持的应用场景

在所有的通信需求中，许多应用场景对通信系统有着指向性较高的特殊需求。例如，增强型移动宽带（eMBB）主要针对的是与人相关的通信性能，对数据速率和用户体验速度有着较高的要求；大规模机器型通信（mMTC）所需要用到的终端设备数量多、体量大，有高连接密度、长电池寿命和低成本的需求；超可靠低延迟通信（uRLLC）对超低延迟和可靠性有着十分苛刻的需求，不仅要求能精确控制信号的传输，而且要求其延迟能从几十毫秒降低至几毫秒并保持稳定。5G具有超低延时、稳定可靠以及高传输速率的优点，因此被广泛应用于以上3个场景中。

2.3 网络切片

为了同时满足多个应用场景的不同需求，如同时支持eMBB、uRLLC以及mMTC通信的运行，网络切片技术随之问世。网络切片的作用是在建立一个网络的基础上，实行多域或可移动驱动网络的管理，通过采用灵活部署编排架构的方式，将网络功能动态分配到上述的一个基础网络中，实现网络共享。由于其灵活部署的特性，网络切片的应用还能满足多方位的垂直应用需求。例如，mMTC对高连接密度有着很高的要求，但对超低延迟的要求不高；uRLLC对超低延迟有很高的要求，但对容量和数量的要求不高。5G系统虽然都能满足其需求，但是无法实现差异化和个性化。网络切片的应用恰好可以根据不同通信的特定用例实现差异化和个性化服务。

2.4 NFV/SDN技术

要想实现网络切片，还需要网络功能虚拟化（NFV）技术的支持。与此同时，NFV需要软件定义网络（SDN），为其提供基础必备条件。软件定义网络SDN定义了软件控制网络，并充分扩展了网络容量的概念，在此过程中其不仅控制表面和数据表面的分离，而且控制表面的集中。通过引入SDN实现NFV网络虚拟化功能，让其能将专用设备的软件和硬件功能转移到虚拟机中。

2.5 多接入边缘计算

多接入边缘计算提供了接近用户的云计算能力，其功能要基于NFV提供的虚拟化软件环境来实现。通过对第三方应用以虚拟机形式部署的边缘云统一的服务开放框架获取无线网络能力[3]。多接入边缘计算技术具备降低传输延时、缓解网络拥塞、实现分布式部署以及就近提供边缘智能业务的功能，其所提供的数据服务包括工厂边缘服务、机器互联服务以及管理门户服务，能同时满足5G、WiFi以及固定网络等多接入的需求。

2.6 D2D通信技术

在大多数的D2D通信中，由于终端存在容量限制问题，因此需要在网络设备的辅助作用下实现通信。基于5G的D2D通信则既可以实现设备与设备之间的直接通信，也可以通过其他网络设备来完成设备与设备之间的通信。在设备与设备直接通信的过程中，由于传输距离变短，不需要经过基站，因此终端的续航能力和传输速率都得到了提升。在当前信息数据庞大、数据通路拥塞以及移动终端众多的情况下，5G能容纳更大的D2D区域总吞吐量，提高频谱利用率，有效解决通信过载的问题。

3 5G边缘计算在智能制造中的应用

3.1 基于扩展5C架构的智能制造

在未来的发展过程中，智能制造势必会有越来越大的发展需求和需要，因此智能制造架构的扩张是有一定的方向性和可预测性的。基于5G边缘计算技术的应用，能对5C架构中不同层级的扩展提供一定的条件，在智能制造应用5G的各个场景中需要考虑以下问题：（1）随着智能连接层覆盖面的扩大，为了保证设备的功能和稳定性，5G需要达到同时访问众多终端且保持高稳定性的目标；（2）数据—信息转换层采集的信息数量越来越多、内容越来越复杂，保证其超低延迟和时效性是5G应用需要考虑的问题；（3）网络层要实现更强大的数据分析计算功能，同样具有超低延时的需求；（4）认知层涉及人工用户终端，为了使人们能及时、快速且准确地做出决策，5G用户传输率等参数也有待提高；（5）配置层使设备能实现参数的自配置，因此对5G的超低延迟、可靠性及覆盖性都有着很高的要求。

3.2 人机界面和生产信息系统场景应用

人机界面主要应用于人与制造设备之间的交互，生产信息系统场景包括制造执行系统和企业资源规划系统等。5G的低延迟和高可靠性让远程访问与人机控制的同步操作得以实现，近2年兴起的AR技术就是人机界面和生产信息系统场景的应用典型案例之一。人可以通过穿戴AR眼镜设备，从机器中获得真实性超高的视觉图像，给人一种身临其境的真实感，同时跟随场景以操控机械臂的方式完成指定的任务。在5G技术的支持下，人的视觉、动作以及意识达到了高度的一致性，人机界面和生产信息系统场景实现了有效结合。此外，小批量定制生产和高风险环境的远程访问与控制等也是其应用典型。

3.3 流程自动化场景应用

流程自动化的工厂主要面向电力、水、石油以及食品等的加工，在这个过程中主要对生产过程中的各种参数（流量、温度、液位以及压力等）进行监测和控制[4]。其工作的主要内容是通过监控流程状态，实时对照设置的参数进行状态比对，校对纠正出现错误和故障的系统步骤，及时将其调整为正常运转状态。5G在流程自动化场景中的应用不仅能提高自动化生产效率，而且能节约劳动力，简化中间流程，最大限度地减少人力、财力及物资的消耗，实现灵活生产和智能化管理。

3.4 工厂自动化场景应用

工厂自动化能满足大规模的生产需求，在该场景中所涉及的通信、设备、任务量及范围都较为庞大，而且在今后的发展过程中其对通信的需求会越来越大。5G技术是目前联通数据最快、超延迟率最低以及稳定性最强的通信技术，因此其成为实现工厂自动化生产和管理的必要技术。

3.5 物流仓储场景应用

物流仓储场景就是生产制造过程中所需要的材料、物料、半成品以及成品的配送和存储场景。目前，许多工厂都利用移动机器人来完成物流资源的配送、分拣以及打包任务，同时设计相应的互联网络，将所有实时物流仓储信息进行共享交互。一方面，5G技术可以增强机器人的灵活性，保证其操作的准确性；另一方面，5G可以通过其大规模数据传输系统，及时收集、传输以及反馈物流仓储信息。

3.6 监控和维护场景应用

5G在监控和维护场景中的应用，不仅能完成对操作和机器进行监控的基本任务，而且基于其网络切片技术的功能，在执行监护任务时不会影响其他的制造过程，从而最大限度地提高生产效率。在5G技术的支持下，智能设备和机器人能随时感知实时生产状况，及时分析设备，从而实现高性能的预测性维护。

4 结 论

本文详细分析了5G边缘计算的关键技术，并介绍了5G 边缘计算在智能制造中的不同应用场景，旨在充分挖掘5G边缘计算在智能制造中的应用价值，希望能为研究者提供一些有价值的参考。