圖片來自“東方IC”

本文將圍繞工業(yè)物聯網與消費物聯網的區(qū)別、工業(yè)物聯網應用的四個層級解析、5G對工業(yè)物聯網可能產生的影響和5G在工業(yè)物聯網的應用，剖析工業(yè)物聯網，探討5G賦能下工業(yè)物聯網的方向。

日本總務省今年推出了一部熱門短片《連接5G以后的世界》。在3分多鐘時間里，短片密集呈現了5G支持下超高清視頻、自動駕駛、遠程醫(yī)療、智能零售、即時翻譯、AR/VR等應用場景。雖然人們對這些概念已不再陌生，但有了5G加持，似乎夢想照進現實的距離又更近了一點。

值得注意的是，面向消費者的領域僅是5G賦能的一部分。5G更大的價值將發(fā)揮在并不太受公眾關注的工業(yè)領域。事實上，去年12月1日韓國全球首推5G商用服務，三大運營商的第一個5G客戶都是企業(yè)。

對于普通消費者來說，5G的概念可能就是更高的網速，5G大帶寬帶來的上網體驗提升是最直觀的，用手機可以實時觀看清晰度更高的視頻。而更低的時延與更高的可靠性對C端用戶帶來的體驗改善，相對來說就小很多，打開網頁的時延從50ms降低到10ms，消費者基本是感知不到差異的。

在工業(yè)領域，情況則完全不同。很多年前，工業(yè)互聯網的概念就已提出，但直到移動互聯網如此普及的現在，工業(yè)領域設備聯網的比例還是很小，聯網設備涉及的應用也都還很淺。主要原因在于，目前互聯網在時延和可靠性方面還達不到要求。

物聯網的邊界

物聯網是一個大而泛的概念，從大的應用領域來說，可以分為消費級物聯網和工業(yè)級物聯網。

這兩類對物聯網性能的要求差別很大，消費級物聯網比較大的場景有可穿戴設備、共享經濟、智能家居等，這些場景與消費者的生活息息相關，連接上以GPRS、WiFi和藍牙等方式為主，主要的性能要求是低功耗。

智能家居是最近快速發(fā)展的一個領域。一方面是交互領域技術進步帶來語音交互體驗的提升，另一方面是產業(yè)鏈上連接模組成本的降低，從而使得以音箱作為入口，連接并控制家庭內部大量的電器成為可行的場景，并產生了像小米IoT、涂鴉、樂鑫等行業(yè)內領先的業(yè)務或公司。

但在工業(yè)物聯網領域，情況并不一樣。工業(yè)各垂直領域行業(yè)特性迥異 ，知識壁壘很高，而且工業(yè)制造流程對可靠性和穩(wěn)定性要求非常高，目前的運營商網絡還很難滿足工業(yè)物聯網對性能方面要求。因此物聯網在工業(yè)領域的進展一直比較緩慢，還沒有產生比較成熟的商業(yè)模式和相對大體量的公司。

工業(yè)物聯網的現狀

工業(yè)領域包括眾多垂直行業(yè)，比較大的行業(yè)有制造業(yè)、運輸業(yè)、能源、建筑業(yè)、采掘業(yè)等，每個行業(yè)的特性差異巨大，物聯網與每個行業(yè)的結合，也都要根據行業(yè)自身特性來調整。

如果把物聯網在行業(yè)里的應用抽象出來，我們可以總結為四個層次：數據的采集與展示、基礎的數據分析與管理、深度數據分析與應用、工業(yè)控制。

這四個層次根據涉及業(yè)務流程的深度，由淺入深的總結了工業(yè)物聯網目前的應用和價值，越淺層次的應用，涉及到的業(yè)務流程越少，通用性會比較強，應用領域越廣。

數據采集與展示

主要是將工業(yè)設備傳感器上采集到的數據信息傳輸到云平臺，并用可視化的方式將數據呈現出來。

現在的大部分工業(yè)設備，例如數控機床、風力發(fā)電機、工業(yè)車輛等，自身就帶有大量傳感器，并提供集中的數據接口，只有一小部分老舊設備，或者有特殊的數據需求場景，需要單獨加裝傳感器和數據采集裝置。

在數據傳輸方面，廠房內的設備，環(huán)境比較復雜，一般會使用網線將機床設備連接到集中的數據處理裝置上，再通過4G或者固網連接到云平臺;廠房外的設備，比如工業(yè)車輛，則通過內置4G通信模塊的終端來完成數據采集和傳輸。

數據采集業(yè)務的難點在于，面對大量不同種類的品牌的工業(yè)設備時，設備數據協(xié)議的適配和兼容。最后的數據可視化，是客戶比較核心的需求，可以通過統(tǒng)一的平臺監(jiān)控在網設備的狀態(tài)，便于及時了解設備異常信息，提高管理人員效率。

基礎的數據分析與管理

基于云平臺采集到的設備數據，進行基本的數據分析，并產生一些SaaS應用，比如設備性能指標異常的告警、故障代碼查詢、故障原因的關聯分析等。

這一層的數據分析還偏向于通用分析工具的階段，不涉及基于垂直領域深入行業(yè)知識的數據分析，基于這些數據分析結果，也會有一些通用的設備管理功能，像設備的開關機、調整狀態(tài)、遠程鎖機及解鎖等，這些管理應用根據具體的領域需求而不同。

深度數據分析與應用

深度的數據分析，則涉及到具體領域的行業(yè)知識，需要特定領域的行業(yè)專家來實施，具體根據設備的領域和特性建立數據分析模型。

目前比較多應用在故障預測領域，大型工業(yè)設備的故障預測一直是難以解決的問題，比如機床、風機等，一旦有大的故障發(fā)生，帶來的影響以及隨后產生的修復成本都是巨大的，實時采集數據并預測設備故障，可以大幅度降低設備故障帶來的影響。

在大量數據的基礎上，使用機器學習，結合行業(yè)專家的知識，可以產生深度的行業(yè)應用，比如改進制造工藝，優(yōu)化制造流程等，可以提高工業(yè)設備使用效率。

工業(yè)控制

工業(yè)物聯網的目的就是能對工業(yè)過程實施精準控制。

基于前述傳感器數據的采集、展示、建模、分析、應用等過程，在云端形成決策，并轉換成工業(yè)設備可以理解的控制指令，對工業(yè)設備進行操作，實現工業(yè)設備資源之間的精準的信息交互和高效協(xié)作。

當前大部分場景的工業(yè)控制系統(tǒng)還需要部署在本地，受通信技術和處理能力的限制，工業(yè)云平臺涉及工業(yè)控制的的深度還不夠。5G技術可以滿足工業(yè)系統(tǒng)對通信能力的要求，實現工業(yè)控制的目標。

工業(yè)物聯網應用案例

一、離散制造業(yè)-數控機床聯網平臺

制造業(yè)按其產品制造工藝過程的特點，總體上可分為離散制造業(yè)和流程制造業(yè)。

離散制造業(yè)的產品往往是零部件由多道不連續(xù)的工序加工裝配而成，比如3C產品、汽車、機械等，生產過程是離散的。而流程制造業(yè)則是原材料按照固定的工藝流程，經過一系列設備和裝置加工而形成產品，生產流程自動化程度很高，比如石油、化工、天然氣、造紙等等。

離散制造業(yè)涉及的整個生產鏈條很長，而生產鏈條上的各個環(huán)節(jié)相互獨立，產能差異很大，這樣就會造成各環(huán)節(jié)銜接出現問題，而影響最終產品的生產。比如手機制造領域，有時候新機發(fā)布后產能卻跟不上，可能就是因為生產鏈條中，某個部件良品率過低導致的。因此，在離散制造業(yè)領域，提供統(tǒng)一的物聯網平臺，從信息層面把生產的各個環(huán)節(jié)聯通起來，就顯得非常有意義。

具體到生產制造環(huán)節(jié)，大多時候涉及到的設備都是機床，目前國內也有一些公司，在機床信息聯網這個方向上探索，這也是工業(yè)物聯網里一個比較典型的應用。

通過采集與管理數控機床和相關傳感器的信息，可以實現兩個方面的價值：

設備層面

獲得設備性能的數據，可以對設備后面的二手定價起到幫助，另外也可以獲得設備故障信息代碼，及時了解設備故障情況，方便后續(xù)維修。

管理層面

可以將車間的操作人員與生產過程連通起來，方便對人員的管理，這種自下而上的數據，可以解決車間現場管理靠人的問題。

通過SaaS層面的應用，一方面可以將設備的狀態(tài)信息清晰的展示出來，另一方面，也可以開發(fā)一些管理和控制方面的應用，提高機床和工廠生產效率。離散制造業(yè)鏈條上各個環(huán)節(jié)都通過統(tǒng)一的物聯網平臺聯通之后，可以從全局的角度更加方便對整體制造流程的管理。

二、工程機械-設備聯網平臺

工程機械領域也是工業(yè)物聯網的一個行業(yè)應用，工程機械設備加裝物聯網接入終端之后，可以及時獲取設備的位置和狀態(tài)信息，提高設備使用和管理效率。物聯網接入服務一般包含兩部分，第一部分是提供物聯網接入終端，第二部分是工業(yè)物聯網大數據平臺。

物聯網接入終端主要包含定位模塊和通信模塊，一般采用GPRS或者4G的接入方式。其主要的功能是獲取設備的位置信息，將其部署到工程機械設備里面，也可以獲取設備的部分狀態(tài)信息，并將這些信息及時傳送到云平臺。

物聯網云平臺可實時、準確地查詢每一臺機械設備的位置等參數和工況信息，實時監(jiān)測設備生產作業(yè)數據，并在設備參數異常時推送預警信息，以實現對設備的精準監(jiān)控。同時，平臺還可以對車輛故障進行診斷分析，并找到故障解決方案，以協(xié)助售后人員及時趕到現場維修，提高服務質量。

此外，物聯網平臺還可以對設備在線數量分布、設備開工率、設備平均工時、設備區(qū)域工作熱度等進行分析，可以對售后服務備件市場進行預測分析，從而優(yōu)化生產計劃及庫存。

以上兩個只是比較典型的應用案例，市場上有很多做工業(yè)物聯網平臺的公司，專注在各個細分領域，業(yè)務上大部分集中在數據的采集與展示這一層，也有一部分涉及到第二層，會根據客戶的行業(yè)特性做一些基礎的數據分析和管理，但做到第三層和第四層的非常少。

究其原因，一方面是淺層的應用更加通用，相對來說技術上易于實現，對團隊的技術和行業(yè)深度的要求不會太高;另一方面是目前連接的技術水平還無法達到工業(yè)級的應用要求，尤其是在網絡的低時延和可靠性方面，導致網絡連接無法參與到工業(yè)系統(tǒng)自身的業(yè)務和生產流程。

5G對工業(yè)物聯網可能產生的影響

5G的技術特點

5G并不是為某一個“殺手級應用”而設計的系統(tǒng)，而是面向很多至今甚至尚未可知的應用場景。5G系統(tǒng)的設計采用的是一種自上而下的方法，先定義未來的應用場景，然后從場景里抽象出技術的需求，再根據每個特定的需求，尋找解決辦法，研發(fā)具體的解決方案。

因為系統(tǒng)的要求十分的廣泛，過去幾代通信系統(tǒng)的技術并不適用于5G的需求。在5G眾多的預設場景之中，5G在技術方面的需求被ITU(國際電信聯盟)歸納為3個大的方面：

(1)超高數據速率(增強型移動帶寬，eMBB)

提供極高的數據傳輸速率，以及極端的信號覆蓋能力

(2)超大連接量(大規(guī)模機器類通信，mMTC)

提供海量設備的數據連接能力，是物聯網的基礎需求

(3)超低時延(超可靠低時延通信，uRLLC)

提供超可靠低時延的通信連接服務，要求極高的可用性和可靠性、極低的時延

工業(yè)物聯網的需求

對于工業(yè)領域來說，高可靠低時延的通信系統(tǒng)可以說是至關重要。

一直以來工業(yè)物聯網的應用只能停留在表層的數據采集展示和由此延伸出來的一些管理功能，很難涉及到工業(yè)系統(tǒng)的控制等核心領域，其中通信系統(tǒng)的穩(wěn)定性和延時達不到要求是其中主要的制約因素。

工業(yè)領域的設備投入巨大，無論是機床、生產線，還是機械設備，生產過程中的故障導致的停工，往往會影響整條生產線，甚至整個產品交付周期。

為確保穩(wěn)定性，工業(yè)領域的控制系統(tǒng)還是以本地為主，部署大量的硬件和軟件系統(tǒng)。這一方面導致整個控制系統(tǒng)非常復雜，投入巨大，另一方面，也限制了系統(tǒng)的靈活性和可擴展性。在消費者需求日新月異的今天，生產系統(tǒng)的更新跟不上消費者需求的變化，也會導致錯失很多新的機會。

當前的移動通信系統(tǒng)在工業(yè)物聯網領域的應用涉及并不深入，雖然4G在網速上已經有很大的提升，能滿足用戶隨時觀看視頻的需求，但網絡的可靠性和時延都還有很大的提升空間，并不能滿足工業(yè)場景的要求。

4G在工業(yè)場景的應用，更多是在對實時性要求不高的場景里，作為數據上傳到云端的一種方式。比如工廠里的機床設備，每5-10秒鐘會采集一次數據，這些數據匯總一般會匯集到一個統(tǒng)一的終端，由終端通過4G發(fā)送到云平臺。

為了保證機床設備數據傳輸的穩(wěn)定性，在工廠內部，各個機床與統(tǒng)一終端的連接上，一般都會采用有線連接的方式。這樣的連接方式還是比較重，大量的線纜也會導致工廠內部結構比較復雜。移動網絡系統(tǒng)的性能提升到可以替代有線電纜的時候，工廠內部結構復雜度也會降低，更加便于管理。

工業(yè)領域對通信系統(tǒng)的這些需求，5G的技術標準可以很好的滿足，極低的時延，保證了工業(yè)領域實時監(jiān)測和控制的要求;高可靠的網絡質量，確保了工業(yè)系統(tǒng)對穩(wěn)定性的要求;大帶寬則可以實現高清3D視頻，甚至AR的傳輸，在遠程操控領域大幅提高了操作精度。

5G在工業(yè)物聯網的應用

在2018年6月上海舉行的世界移動大會上，央視財經的記者體驗了中國移動帶來的5G智慧工業(yè)應用場景演示：

一臺遠在石家莊工地上的挖掘機，通過5G技術與設在現場的駕駛室相連，不僅可在惡劣環(huán)境下作業(yè)，甚至可以打造無人工地。

參觀者可以在現場駕駛室真人駕駛，同步實時控制位于石家莊的挖掘機，進行挖掘機前后、旋轉運動以及大臂、小臂、挖斗配合挖掘裝車等操作，操作臺對面的大屏幕通過現場實時高清視頻同步傳遞真實場景及全景視頻效果。

雖然這只是一個場景演示，但它代表了5G在工業(yè)領域潛在應用價值和未來應用的方向。目前5G的商用還沒有正式開始，還沒有成熟的5G應用場景出來，但有很多關注5G領域的研究機構，都在探索5G在工業(yè)領域會有哪些具體的應用場景，以及能帶來什么樣的商業(yè)價值。

愛立信為我們分享了2個具體的研究案例，給我們展示了5G技術的應用，提高了工業(yè)效率，提升了商業(yè)價值和社會價值。

一、航空發(fā)動機葉盤制造

愛立信和德國弗勞恩霍夫生產技術研究院(Fraunhofer IPT)共同合作研究新的方法來改進工業(yè)控制流程，實時檢測生產制造過程中的缺陷。其中有一個應用領域就是葉盤的生產制造領域，葉盤是噴氣式航空發(fā)動機中渦輪的重要組成部分，由輪盤和圍繞輪盤邊緣的眾多葉片組成，葉盤制造是金屬加工典型的應用。

確保葉盤的高質量至關重要，高質量的葉盤是航空發(fā)動機安全性的保障。葉盤是通過銑床加工完成的，加工過程中面臨很多問題，其中最關鍵的一個問題是，加工的過程很難被監(jiān)控，這也是金屬加工領域普遍存在的問題。

這就意味著銑削加工過程全部結束之前，操作人員無法知道結果，而一個銑削加工的過程可以持續(xù)1天甚至達到100小時，由于加工缺陷的存在，最終加工產品的返工率卻經常高達25%，拖長了整體的生產周期。

加工缺陷可能有很多原因產生，但其中主要的原因是銑刀或機床自身的震動，影響了加工結果，而這個震動則可以通過實時監(jiān)控加工過程來發(fā)現，并通過數據反饋來實時優(yōu)化加工過程，最終減少返工率。不能及時發(fā)現加工過程中產生的問題，是整個制造業(yè)都存在的現象。

雖然葉盤加工只是一個具體的案例，但是加工過程中的震動問題，卻是機床加工領域普遍存在的。未來制造的葉盤會朝著更薄的方向發(fā)展，加工結果更容易受震動的影響。

Fraunhofer IPT對這個問題給出的解決方案分為2部分，實時監(jiān)測和實時控制——

實時監(jiān)測

在葉片部分貼上傳感器，在輪盤部分加入通訊模組，這樣可以實時監(jiān)測葉盤加工的結果，一旦有加工缺陷產生，及時停止對有缺陷部件的進一步加工，或者定位到缺陷就啟動返工;

實時控制

對加工過程建立數據模型，根據加工結果的數據，實時調整運行中的加工過程，比如改變銑刀轉速等，以避免加工缺陷的產生。

來源：愛立信5G研究

最終的設想是建立完全的自動化工廠，實現所有設備連接，并通過統(tǒng)一的系統(tǒng)集成并管理。

但當前的通信技術還不能很好的支持這個解決方案，5G是這個解決方案的關鍵所在。這個案例中，5G最大的優(yōu)勢是可以提供極低的時延和穩(wěn)定的網絡。為了達到實時控制，傳感器的信息需要在1毫秒內響應和處理，5G通過提供極低時延的能力確保了實時控制的實現，從而確保了可以應用在葉盤生產的過程中。

Fraunhofer也測算了引入5G改進生產技術后產生的經濟價值，傳統(tǒng)葉盤加工返工率高達25%，意味著每加工4個葉盤中就有1個需要返工。這個成本是非常高的，降低返工率就可以產生很大的經濟價值。

如果通過引入5G與物聯網技術實現自動化后，返工率可以降低10%，就相當于減少了單位產品的加工時間。換算成機器成本的話，單葉盤成本可以降低3600歐元，全球葉盤的產量大概一年10萬片，這就意味著，通過5G技術實現實時監(jiān)控，一年可以節(jié)省3.6億歐元的成本。

二、采礦行業(yè)

礦業(yè)是全球經濟活動的基礎產業(yè)，市場規(guī)模巨大，全球前40家礦業(yè)公司年收入總和就超過了5000億美元。

提高采礦行業(yè)的盈利能力，要求在采掘效率、運輸和金屬提取技術方面不懈的努力，來最優(yōu)化礦石的流動效率。然而，在這些方面增加的投入卻面臨著邊際效應遞減的問題。自動化正在成為采礦行業(yè)新的機會和焦點。要實現自動化的一個前提條件是，礦區(qū)內要有比較完善的網絡覆蓋和連接能力，礦區(qū)內環(huán)境惡劣，部署移動通信網絡是一個比較好的解決方案。

瑞典的Boliden公司是世界頂級礦業(yè)公司之一，在全球有8個礦場，其中位于瑞典北部的Aitik礦場是歐洲最大的露天礦場。Boliden和愛立信聯合成立了一個研究小組，來探索5G技術如何幫助采礦行業(yè)提高效率和經濟價值。

Aitik是一個快速擴張的礦場，為了獲得銅礦石，必須轉移大量的巖石。每年在礦場內來回運輸的石頭的量都在增長，根據礦石所處位置，巖礦比不同，平均下來每獲得一噸銅礦石就要移額外移動一噸的巖石。Aitik目前的年產量是3600萬噸礦石，并且預計很快會增長到4500萬噸，這樣需要移動的巖石的量也會相應增長。

礦場內的復雜和繁忙程度非常高，為移走巖石而增加巨型設備，以及保持住這些新增設備的利用率都不是一件簡單的事。

另外，礦石都是通過鉆孔爆破獲得，每次爆破都會產生有毒氣體，只有等這些有毒氣體被驅散后，人類才能進入礦區(qū)進行挖掘作業(yè)，這些都是影響采礦效率的因素。

針對這些問題，比較好的解決方案是自動化和遠程控制設備。

自動化鉆機可以按照預設的路徑自主從一個鉆孔自動移動到下一個目標鉆孔，并且可以自動重復任務。傳統(tǒng)上需要人工在現場操作設備來移動鉆機，如果某個任務或者移動路徑并未被預先設定好，操作人員可以借助鉆機上裝備的攝像頭遠程控制他們的移動。

大多數情況下，自動化已經能完成大部分工作，然而少數只有人才能做出評估決策的情況下，比如對巖石狀況的評估，還是需要人工參與遠程甚至現場的評估。

Aitik將5個傳統(tǒng)鉆機改造成了有自動化和遠程控制功能的鉆機，為這些傳統(tǒng)鉆機安裝了攝像頭，升級了控制系統(tǒng)，加裝了通信模組，但由于當前的網絡帶寬只能支持中等質量視頻的傳輸，這限制了遠程控制的能力。

改造后的自動化鉆機可以將年工作小時數從5000小時提高到了7000小時，相當于Boliden用5臺改進后的鉆機完成了之前需要7臺或者更多鉆機才能完成的工作量。

除此之外，自動化同樣減少了對人員數量、服務站、停車區(qū)的需求，降低了礦區(qū)內繁忙運輸路線的壓力。因為人員的減少，也降低了礦區(qū)內人員安全的風險，Boliden可以在保持設備量和員工數量不變的情況下增加爆破工作量。經過測算，用自動化技術進行鉆孔和爆破可以為Aitik礦場每年節(jié)省250萬歐元。

而要實現完全的自動化，遠程控制設備和高性能通信系統(tǒng)是必須的。目前采礦業(yè)中使用的通信技術還是WiFi，通過仔細優(yōu)化后覆蓋率和性能還可以被接受，但也只能處理自動化中簡單、重復性的任務，比如調整鉆孔的形式。

Boliden之前已經在Aitik礦場部署了WiFi通信系統(tǒng)來滿足控制鉆機的需要，雖然這樣也提高了一定的生產力水平，但是WiFi的性能還是有很多不足。畢竟WiFi并不是為戶外大區(qū)域覆蓋設計的，而Aitik的露天礦場正是這樣的場景。WiFi連接能力有限，也限制了新增連接其他自動化機器設備的可能。

大到整個采礦行業(yè)，小到Boliden這家公司，WiFi通信系統(tǒng)的性能嚴重限制了自動化方面的進一步發(fā)展，比如要實現復雜鉆孔、自動駕駛礦車、自動規(guī)劃和調度系統(tǒng)等，必須有高性能的通信系統(tǒng)才能滿足這些需求。而5G正是最合適的通信系統(tǒng)，可以處理3D高清視頻的傳輸，大幅提高遠程操控的精度，從而實現遠程管理高度復雜的任務。

來源：愛立信5G研究

為實現礦區(qū)自動化的目標，Boliden的通信系統(tǒng)需要滿足以下的需求：

首先，要確保實現遠程監(jiān)控，這就需要通信系統(tǒng)的大帶寬和低時延能力;

其次，礦區(qū)內的系統(tǒng)要能適配其他的自動化和遠程控制設備，包括不同品牌和不同的控制系統(tǒng);

另外，還要實現全覆蓋，能覆蓋到礦場的所有角落，確保所有的機器和人員能被連接和定位到;

最后，是在礦場這種復雜多變的環(huán)境下，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

5G通信系統(tǒng)可以滿足Boliden最高的需求，包括帶寬、網絡服務質量、時延和定位。通過引入高性能的通信網絡，礦場變得更加安全和高效。雖然有一部分應用需要傳輸的數據量并不大，但像遠程實時操控機器這樣的應用，只有5G通信系統(tǒng)才有實現的能力，有了5G的賦能之后，采礦業(yè)會成為創(chuàng)新領域之一，產生出新的應用和商業(yè)模式。

5G賦能，任重而道遠

解決了時延和穩(wěn)定性的問題，工業(yè)領域大量設備聯網的制約因素就消除了。這個巨大的市場之前未曾被互聯網觸及，就好像4G和智能手機的出現，打開了移動互聯網的大門，5G面對的可能是一個比移動互聯網更大的機會。

因為5G連接的數量、提供的價值、付費的能力，都不是移動互聯網可以比擬的。所以也有很多人認為，5G最大的機會在于產業(yè)互聯網。

雖然5G技術目前還不成熟，大規(guī)模部署和應用還有很長的路要走，但我們相信，5G賦能工業(yè)領域的方向是明確的，未來可期。