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5G智能工厂解码:网络切片助推行业数字化转型

发布时间:2017-05-06
关键字:5G智能工厂 
展望未来万物互联的5G时代,网络覆盖不仅仅只是用来覆盖人,车联网、自动驾驶、远程机械控制、VR(虚拟现实)等都有望梦想成真。

    展望未来万物互联的5G时代,网络覆盖不仅仅只是用来覆盖人,车联网、自动驾驶、远程机械控制、VR(虚拟现实)等都有望梦想成真。从过去人与人的连接,到人与物的连接,再到物与物的连接,5G网络将与各行各业碰撞出更多创新的火花,助推行业数字化转型。

    其中,网络即服务将成为5G时代的一大趋势,如何利用虚拟化技术,将网络物理基础设施资源根据各行各业以及不同场景的需求,虚拟化为多个相互独立的平行“网络切片”,将成为5G使能更多行业数字化转型的关键。

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    携手中国移动:爱立信利用网络切片成功演示5G智能工厂原型

    智能制造是5G技术的重要应用场景之一,利用5G网络将生产设备无缝连接,并进一步与设计、采购、仓储、物流等环节打通,将使生产更加扁平化、定制化、智能化,从而构造一个面向未来的智能制造网络,而网络切片在其中扮演着重要角色。

    作为网络切片概念的提出者,在2017年世界移动大会期间,爱立信携手中国移动利用5G核心网关键技术——网络切片,成功演示了5G智能工厂原型。

    本次演示模拟智能工厂环境中的装配线,通过5G技术连接可编程逻辑控制器(PLC),实现PLC间的协同通信,并进一步利用5G技术将云端指令直接下发给PLC,从而控制机械臂完成相应处理。整个过程展示了5G网络切片技术、本地流量分流及分布式云计算等在未来工业制造领域的巨大潜力。

    爱立信携手中国移动成功演示的5G智能工厂原型,定义并实现了基于5G网络切片技术的智能工厂原型,一起探索了利用关键事务切片为工业生产提供低延迟、高可靠的解决方案。

    此外,爱立信智能工厂技术演示也正在爱立信南京的全球供应中心实地进行现场部署。爱立信南京工厂里有大约1000个高精度螺丝刀,需要根据使用情况进行例行校准和润滑,之前所有的操作都在纸上手动记录。而通过窄带物联网将螺丝刀连接起来,工厂将能够用自动化解决方案取代对工具使用量的手动追踪,此外还可以对互联数据进行智能分析,从而可优化维护管理。

    按需分配资源:满足不同场景网络要求

    为了应对智能工厂带来的挑战,5G网络通过网络切片提供适用于各种制造场景的解决方案,实现实时高效、低能耗,并简化部署,从而为智能工厂的未来发展奠定坚实基础。

    首先,利用网络切片技术保证按需分配网络资源,以满足不同制造场景下对网络的要求。

    不同应用对时延、移动性、网络覆盖、连接密度和连接成本有不同需求,对5G网络的灵活配置尤其是对网络资源的合理快速分配及再分配提出了更严苛的要求。

    作为5G网络最重要的特性,基于多种新技术组合的端到端的网络切片能力,可以将所需的网络资源灵活动态地在全网中面向不同的需求进行分配及能力释放;根据服务管理提供的蓝图和输入参数,来创建网络切片,使其提供特定的网络特性,比如极低的时延、极高的可靠性、极大的带宽等,以满足不同应用场景对网络的要求。

    例如在智能工厂原型中,为满足工厂内的关键事务处理要求,创建了关键事务切片,以提供低时延,高可靠的网络。

    而在创建网络切片的过程中,需要调度基础设施中的资源,包括接入资源、传输资源和云资源等,而各个基础设施资源也都有各自的管理功能。通过网络切片管理,根据客户不同的需求,为客户提供共享的或者隔离的基础设施资源。由于各种资源的相互独立性,网络切片管理也在不同资源之间进行协同管理。在智能工厂原型中,展示了采用多层级的、模块化的管理模式,使整个网络切片的管理和协同更加的通用、更加的灵活并且易于扩展。

    除了关键事务切片,5G智能工厂原型还另外创建了移动宽带切片和大连接切片,不同切片在网络切片管理系统的调度下,共享同一基础设施,但又互不干扰,保持各自业务的独立性。

    优化网络连接:本地流量分流 实现低延迟、简化部署

    其次,优化网络连接,采取本地流量分流,以满足低延迟的要求。

    每个切片针对业务需求的优化,不仅体现在网络功能特性的不同,还体现在灵活的部署方案上。切片内部的网络功能模块部署非常灵活,可按照业务需求分别部署在多个分布式数据中心。原型中的关键事务切片为保证事务处理的实时性,对时延要求很高,通过将用户数据面功能模块部署在靠近终端用户的本地数据中心,从而尽可能地降低时延,保证对生产的实时控制和响应。

    此外,采用分布式云计算技术,以灵活的方式在本地数据中心或集中数据中心部署基于NFV技术的工业应用和关键网络功能。5G网络的高带宽和低时延特性,使得特定行业的智能处理能力通过迁移到云端得到大幅提升,为各行业提升智能化水平铺平了道路。原型中将图像识别模块部署到云端,图像通过5G网络发送到云端进行智能识别处理,充分利用了云端的强大计算和存储资源,能够更快、更准确地完成图像识别。