5G时代,利用5G大带宽、低时延、高可靠、大规模连接的特性,可以实现工业企业产品、用户、协作方等全环节的广泛互联。5G作为万物互联的助推器,将颠覆现阶段的工业生产方式,从而从根本上改变我们的生活方式,引领我们走向触手可及的智能世界。2019年以来,我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级,企业越来越意识到,只有提升企业数字化与智能化水平,打通企业内部的全数据链,才能更好地实现5G与制造业的融合应用。
未来5G在制造业行业支持产出最为突出
当前中国制造业发展面临挑战,中国制造业增加值相比美国、德国等发达国家还有一定差距;在制造业劳动生产率方面,中国企业仍然需要加强,工业企业需通过工业网络降低成本、优化生产工艺,实现降本增效。
此外,随着大规模定制化的模式日趋成熟,客户的个性化定制需求日益显现。制造业企业亟须探索一种C2M模式,通过大数据、云计算等技术满足客户需求,并做到按需生产、零库存生产,减少企业运营成本,增加企业在行业的竞争力。
未来,5G将让ICT与传统行业真正实现深度融合,让网络变得更加开放,为垂直行业应用创新提供综合能力。一方面,未来传统行业向软件化、智能化方向发展将是大势所趋。另一方面,传统行业具备场景决定能力和完善的知识价值体系,5G将促进ICT与其需求深度匹配。据统计,预计在2035年,5G对各个行业的支持产出中,制造业领域遥遥领先,将超过3000亿元。
5G典型的工业应用场景包括低时延高可靠(uRLLC)、大带宽(eMBB)、大规模连接(mMTC)。在超低时延与可靠性方面,5G无线技术可实现1ms的时延以及超过99.999%的可靠性;在大带宽方面,5G将支持下行速率达20Gb/s和上行速率达10Gb/s;在大规模连接方面,5G能满足每平方公里100万台设备的连接量。
5G+制造业发展面临四大挑战
(一)创新应用能力建设不足。目前,我国企业创新应用积极性很高,企业也在向云上平台建设转型。但5G的发展在创新应用能力建设方面依然面临很多挑战。一是系统管理复杂性增加问题。5G与工业的融合,使得企业在实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后,整体系统更加复杂化,对其进行管理将更困难。二是企业增量存量调整问题。目前我国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段,生产设备及产线很多还没有完成数字化改造,在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级,这就导致了再投入的成本问题,即对5G的投资未能与优化存量资产结合起来,短期内看不到增值增效,这在一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。三是专网的不确定性问题。5G进入垂直行业市场,理论上专网优于公网,但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知数。此外,专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网,需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造,目前行业还没有找到新的5G应用构架。
(二)5G复合型高端人才缺口大。制造业正面临产业升级和转型,5G可以加速机械制造行业的智能化水平,通过其低时延、高可靠的特性将促进无人机、自动驾驶、智能生产等领域的发展,而这些领域需要大量的系统规划、应用开发和服务人才。
2018年,5G领域人才需求相较2017年增加约58%,而2019年5G领域人才需求较2018年增长约50%。在制造业领域,由于该领域既需要懂5G的人才,又需要懂工业的人才,增加了人才需求难度,亟须一批复合型人才满足5G在工业领域多端点、多场景的应用需求。
(三)工业领域基础设施数字化改造亟须加强。5G与工业的融合应用首先受工业场景基础设施的数字化水平制约。目前,中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段,50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题。目前,工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%,而工业企业智能制造就绪率不足10%,这其中绝大多数为规模以上企业,全国设备数字化率和联网率依旧有待提高。5G想在工业领域落地发展,亟须推进工业企业生产设备数字化改造。
(四)产业发展驱动力有待加强。工业领域B端行业用户在5G网络运行维护主体还不清晰、运营商在制造业领域的收费模式及盈利模式尚需探讨等情况下,部分企业不愿为5G进行新的投入,导致商业闭环案例较少。在工业企业方面,亟须各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索,在运营商方面,运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式的创新。
工业企业与运营商共同推进5G在制造业应用
(一)加强企业数字化转型意识。只有提升企业数字化水平,才能更好地实现5G与工业的融合应用。数字化转型不是简单的机器换人,而是要形成工厂内生产要素的全面协同,打通企业内部的全数据链。当企业通过生产设备数字化改造,并应用CAD、MES系统完成从业态、架构、管理到企业文化等一系列数字化转型后,便会以高效、敏捷的速度与5G低时延、高可靠、大规模链接等数字化特征融合,实现创新发展。在这过程中,首先要提高企业全体人员的认知水平,特别是中高级管理人员认知水平。进一步以数据为资产,以技术为手段,构建能够支撑业务持续创新的技术平台体系。
(二)企业与运营商共同探讨新商业模式。在新商业模式方面,从2G、3G到4G,运营商重点关注2C模式,但是到了5G,重头戏应该放在2B模式上,特别是在制造业领域的2B商业模式上,通过在工厂内布置5G网络,实现设备无线数据通信和大规模数据传输的新一代工厂生产模式。一方面,通信厂商面向制造业发展需求,积极探索5G应用场景,开展制造业重点行业企业试点示范,构建可推广的融合应用推进机制,并在此基础上探讨关于不同场景、不同服务类别的计费方式。另一方面,在工业制造领域重点研究5G+TSN(时间敏感网络)的结合应用,使5G网络与TSN互通,满足部分工业设备生产过程中需要达到微秒级精准同步的需求,有助于5G的潜力扩展到更广阔的领域,更好地满足工业领域的OT和IT需求。
(三)培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商。一方面,着重培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商,搭建电信运营商与制造企业之间的桥梁,切实为企业提供解决方案,帮助企业解决转型升级中遇到的问题。另一方面,推动5G数据平台和智能制造同步发展,构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP,如把5G数据平台和智能制造APP集成,以解决智能制造中某些痛点问题,从而形成解决方案,测试成功后把该类解决方案向全行业推广,带动5G的推广应用。
(四)完善行业标准建设与产业政策引导。在行业标准建设方面,一是围绕5G在制造业领域的应用场景,加快标准体系的构建与标准的出台;二是针对制造业体系,建立研发、产品、服务等全方位的检测认证评估体系。在产业政策引导方面,一是选取网络基础与智能制造发展基础较好的城市作为试点,出台5G与制造业融合发展指导意见或行动方案,更有针对性地指导当地5G与制造业的发展;二是组建5G与制造业发展基金,形成政府支持、行业主导、市场运作的基金体系,营造制造业创新投资环境,提升智能制造发展水平。
责任编辑:tzh
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