愛立信：互聯制造——關于使用專用蜂窩技術實現工業4.0轉型的指南（36頁）.pdf

1、1 互聯制造|2020年11月 互聯制造 關于使用專用蜂窩技術實現工業 4.0 轉型的指南 2020 年 11 月 ERICSSON 共同編制 互聯制造|2020年11月2 目錄 序言 制造業 制造業面臨的挑戰 打造工業4.0 專用網絡 用例 方法 自主移動機器人 協作機器人 增強現實 資產狀況監測 數字孿生 用例綜合部署 用例的選擇 結語 03 04 06 09 10 14 16 18 20 23 26 28 31 32 35 序言 這是一份由愛立信、 ?？怂箍?（Hexagon） 和理特 咨詢公司 （Arthur D. Little） 共同編制的報告。 本報告研究并量化了5G專用蜂窩網絡對

2、制造業 的潛在價值。 3 互聯制造|2020年11月 智能制造正在 涉足商品生產 隨著制造業向工業4.0邁進， 這一產業正在發生重大 轉變。 愛立信專用蜂窩網絡解決方案如專用網絡 （Private Networks） 和工業互聯 （Industry Connect） 等， 正在 為制造業提供所需的連接能力， 從而助其實現更靈活、 安全、 可靠和智能化的生產過程。 在此背景下， 制造業仍面臨多重挑戰。 本報告將詳細介紹制造業所面臨的挑戰， 并闡述在 高性能的專用蜂窩網絡幫助之下的智能制造如何應 對這些挑戰。 3 互聯制造|2020年11月序言 互聯制造|2020年11月4 締造一個連接性 更強的

3、產業 “許多工廠采用 不靈活的傳統設 備， 既不能輕易移 動， 也無法適應不 斷變化的需求” 。 制造業是一個門類廣泛的產業， 從 小型啤酒廠到航空航天設施、 汽車 裝配線無所不包。 根據世界銀行的 數據， 制造業大約占全球國內生產 總值 （GDP） 的16%， 因此， 它是全球 經濟的一大基礎。 然而， 制造業正面臨一些嚴峻的挑戰； 客戶期望更快的交付速度和更多 的定制產品， 這就需要工廠支持靈 活生產。 對許多工廠而言， 這是一 個很高的要求， 因為它們使用的 是不靈活的傳統設備， 不能輕易移 動， 也無法適應變化多端的需求。 更麻煩的是， 盡管自動化程度普遍 提高， 但工廠的經濟生產效率

4、卻呈 下降趨勢。 為了將生產效率邁向新階段， 制造 商們突破傳統桎梏， 正在通過互聯 網連接其設備并帶來顯著的收效， 然而， 工廠也面臨網絡攻擊。 防御 這些攻擊已經成為CTO和技術人員 首要之務。 制造業 互聯制造|2020年11月4制造業 5 互聯制造|2020年11月 締造一個連接性 更強的產業 制造業是全球經濟的重要組成部分， 占全球GDP的16%。 根據這一數據， 世界銀行計算了每個細分領域的貢 獻值。 制造業的四大門類如下 （圖為該門 類對GDP貢獻值的占比） 。 機械與運輸設備 （31%） 化學 （14%） 食品、 飲料和煙草 （5%） 紡織品與成衣 （5%） 其他 （45%）

5、制造業 互聯制造|2020年11月6 制造業面臨的挑戰 制造業面臨 哪些挑戰 互聯制造|2020年11月6制造業 7 互聯制造|2020年11月7互聯制造|2020年11月 制造業面臨的挑戰 制造業需要克服的 7 大挑戰 生產效率增速下滑 制造業在竭力提高生產效率， 但另有 跡象表明， 生產效率增長速度開始 下降。 在上個世紀， 制造業已經實施了許 多優化生產的概念， 如六西格瑪 （Six Sigma） 和精益生產 （Lean Production） ， 但這些方法似乎已經實現了它們所 能提供的所有生產效率提升潛力。 據VoxEU提供的數據， 自2005年以 來， 歐洲和美國的全員勞動生產效率

6、 增速都低于1%。 對于整個制造業來 說， 這是一個令人擔憂的跡象， 也凸 顯了引入新方法的必要性。 供應鏈中斷 制造業面臨的除了內部挑戰外， 還 存在一系列外部困難。 新冠疫情導 致邊境關閉、 封鎖， 擾亂了供應鏈和 本地制造業的運行。 此外， 貿易緊張局勢和關稅正迫使 人們轉向更本地化的生產和更短 的供應鏈。 據美中貿易全國委員會 2019年開展的一項調查， 80%以上 的美國公司在去年受到貿易緊張局 勢帶來的一些負面影響。 合適人才短缺 確保勞動力隊伍具備關鍵技能， 是 制造商面臨的另一個挑戰。 與傳統 工廠相比， 現代工廠 （尤其是智能工 廠） 更需要新的能力。 對此， 信息技術 （I

7、T） 、 運維技術 （OT） 和數據科學領域對技術人才的需求 最大。 據美國制造業協會和德勤的研究報 告顯示， 60%的制造業職缺是由于 缺乏具備足夠科學、 技術、 工程和數 學知識的應聘人。 這個龐大的產業目前面臨著一些重大障礙， 制造商必 須攻克它們才能生存并保持競爭力。 60%的制造業職位空缺是由于缺乏 具備足夠的科學、 技術、 工程和數學 知識的應聘人。 制造業 互聯制造|2020年11月8 更換老舊機器 當今大多數工廠都存在閑置設施， 隨 著制造商對設施的更新與改良， 現代 制造技術尤顯重要。 這些工廠背負著許多老舊設備， 這些 舊機器和舊資產可能需要長達20年 才能完全折舊， 因此

8、企業往猶豫不決 于是否淘汰它們。 因此在實施新的解決方案時， 如此多 的過時機器可能會帶來龐大的整合 挑戰， 且可能由于它們難于一體化而 形成難以合并的數據孤島。 安全防范需求 生產商在在更新基礎設施并著手建 設智能工廠時所面臨的另一個挑戰： 數據安全。 工廠生成的數據非常有價值， 而且可 能面臨嚴重的風險， 這就需要專用網 絡或私有/本地網絡的安全性加持。 據凱捷咨詢公司 （Capgemini） 2019 年的一項調查， 超過五分之一的制 造商在當年遭遇了針對其智能制造 項目的網絡攻擊。 客戶期望定制化產品 最大的挑戰之一是客戶期望正在發生 變化， 這在離散制造空間尤其普遍。 據Protol

9、abs于2018的調研顯示， 86% 的客戶表示定制化產品有一定的吸 引力， 62%的客戶表示他們愿意投入 更多的資金來定制自己的產品。 這種快速定制的需求意味著工廠必 須具有極高的靈活性， 以便能夠快速 調整生產來滿足這些定制化訂單的 需求。 更新改造固定資產 大多數工廠都部署了有線連接來實現 設施在自動化和數字化上的轉型。 但 無論是定制化產品的制造需求， 還是 干脆換個新產品， 這種有線連接固定 資產的形式使得設施更新改造極其困 難。 如果工廠要在日益苛刻的現代市 場中獲得競爭優勢， 具備快速適應和 靈活應變能力至關重要。 62%的客戶表 示他們愿意投 入更多的資金 來定制產品。 制造業

10、 9 互聯制造|2020年11月9互聯制造|2020年11月 連接方式攸關 整個制造業 智能制造需要靈活的自動化。 而自動化需要強大的無 線連接， 這是產業轉型的催化劑。 我們的研究選定了五個用例， 它們采用無線連接來實 現制造商在未來蓬勃發展所需的自動化。 這些互聯工廠將具備得天獨厚的條件提高效率、 安 全性和可靠性， 并最終提升盈利能力。 打造工業4.0 打造工業4.0 互聯制造|2020年11月10 專用網絡 專用蜂窩網絡能提供什么 制造業面臨的許多問題都有解決 方案。 制造商們越來越注意到專用網絡在 提高生產靈活性方面的價值。 這些價值是通過在高設備密度環境 中引入高速連接、 低延遲和

11、高性能來 實現的。 大量數據和低延遲的結合可以創造 在商業上的競爭優勢。 當前的專用網絡主要使用4G LTE。 5G 技術的專用網絡預計將在2021年廣 泛使用， 并將在實現智能制造方面扮 演重要角色。 什么是專用網絡？ 為某一組織專用而部署的內部網絡。 在制造業， 這通常包括工廠車間、 倉庫和裝貨碼頭 目前大多數專用蜂窩網絡是4G LTE網絡， 同時具備5G能力 打造工業4.0 11 互聯制造|2020年11月 蓄勢待發， 迎接自動化 時代 德勤在2019年的一項調查發現， 絕 大多數制造業高管 （86%） 認為， 智 能制造的計劃將推動未來5年內的 競爭力。 而且有大量的機會可以實現自動化

12、， 原因是， 大多數制造業生產任務仍 然是手動操作的 （如圖所示） 。 制定決策 （19%） 管理 （31%） 體力勞動 （33%） 鑒別與評估信息 （32%） 復雜技術活動 （37%） 信息處理 （47%） 86%制造業高管認為， 智能 制造將推動未來5年內的競 爭力。 （德勤2019年） 人機分攤工作的時長對比 制造業， 2018年 來源： 愛立信、 MAPI （制造業生產力與創新聯盟） /德勤、 理特咨詢公司的分析。 1） 2019年德勤-MAPI智能工廠研究 ， 德勤和MAPI （2019年） ； 2）RPA： 機器人流程自動化（RPA， Robotic Process Automat

13、ion） ， 理特咨詢 （2019年， 另結合行業專家意見） 。 制定決策 管理 體力勞動活動 鑒別與評估信息 復雜技術活動 信息處理 人 2028年自動化潛力 機器 打造工業4.0 互聯制造|2020年11月12 智能制造概念涵蓋了大量廣泛應用于制造業的 技術， 從產品概念、 設計， 到生產、 優化和質量保 證皆在其中。 部分領域 遙遙領先 在將設施改造成為智能工廠的過程 中， 部分制造業更為先進。 具體而言， 機械和運輸領域走在最前面， 緊隨其 后的是化工領域。 據理特咨詢的分析， 到2029年， 在管 理、 體力勞動、 信息鑒別和評估以及 信息處理等方面， 大部分工作任務具 有很大的自動

14、化潛力。 全面自動化， 全面轉型 為實施智能制造， 生產制造過程中 的每個階段都必須互聯和數字化。 自動機器人技術可以提供實時、 閉 環和機器之間 （M2M） 的通信， 以及 提供無纜機器人協作完成任務。 增強型視頻服務實現了人機之間的 三維與視頻的驅動交互。 而更先進 的應用可以通過設施的數字孿生技 術來優化這些交互。 增強現實是一種新的現實 增強現實技術通過虛擬生成任務， 提供可在現實世界中加以應用的體 驗， 從而能極大地增強培訓并能提 升工人的任務協作能力。 由于增強現實技術能夠減少任務復 雜的培訓時間， 將操作員錯誤減至 最少， 并允許遠程協助， 制造商對增 強現實的興趣與日俱增。 打

15、造工業4.0 13 互聯制造|2020年11月 專用是創新所需 所有這些用例都需要專用的無線連 接， 因為有線連接難以對設施快速重 新配置， 而且基本上不具移動性。 當自動機器人和其他資產在整個生 產車間移動或被移動時， 專用無線網 絡可以為它們提供高速連接。 它還可 以提供位置數據 （資產跟蹤） ， 特別適 用于難以接觸和布線的連接設備。 選擇合適的頻譜 首先， 制造商必須選擇何種類型的無 線連接最適合他們的需求， 而第一步 就是， 在授權頻譜和非授權頻譜之間 選擇。 授權頻譜由政府監管， 因此服務提供 商和其他組織可以使用專用頻譜， 而 不必擔心外部各方會耗盡帶寬。 反過來說， 非授權頻譜

16、可供各方使 用， 但通常不適用于非常遠的距離。 一般而言， 對于依靠專用網絡的智能 制造而言， 授權頻譜將更能滿足其需 求。 非授權頻譜的容量較小， 因此除 非使用藍牙或WiFi等短程無線技術， 否則可能會出現性能方面的問題。 而 短程技術不太可能覆蓋大型工廠所 需的范圍。 與非授權頻譜相比， 授權頻譜具有更 高的可靠性、 更好的性能和更廣泛的 覆蓋范圍。 尤其是5G專用蜂窩網絡具 有低延遲、 高安全性、 高速率和巨大 吞吐量等優勢， 因此授權頻譜是滿足 智能制造連接需求的理想選擇。 智能制造的束縛 然而， 許多制造商在開啟工業4.0數字 化之旅時將會遇到一些障礙。 例如， 如果生產已經在運轉

17、， 為什么要改變 它？ 業務用例需要有說服力， 以使高 級管理人員相信投資和顛覆的潛在 性都是值得的。 鑒于業界對生產效率和定制化需求 的關注， 專用蜂窩網絡能夠滿足這些 目標所需的效率和靈活性， 就是說服 高級管理人員的一個有力理由。 此外， 許多潛在用例有待實施。 管理 層必須確定要部署的第一個用例， 且 需要證明在專用蜂窩技術上的投資 是合理的。 最后， 各組織必須確定智 能制造的部署過程， 并決定如何整合 所部署的各種用例。 打造工業4.0 互聯制造|2020年11月14互聯制造|2020年11月14 5 個智能制造 用例 我們的最佳用例： 使用專用蜂窩網絡實現智能制造。 用例 用例

18、15 互聯制造|2020年11月 關于這 5 個 用例 基準工廠 在分析這些用例時， 我們已將其全 部應用到了基準工廠： 西歐的一家中 型汽車一級供應工廠 ， 主要從事沖壓 和組裝業務。 公司收入為1億美元， 約有 500名員工， 毛利潤為10%。 本報告將考察5種技術的用例， 幫助 制造商提高運營效率。用例如下 所示： 自主移動機器人 （AMR） ， 實時 生產鏈自動化 協作機器人， 提高運營效率 增強現實 （AR） ， 支持高效質量 檢驗 資產狀況監控， 有助延長正常 運行時間 數字孿生， 優化運營 用例 互聯制造|2020年11月16 方法 自2017年以來， 愛立信攜手Arthur D

19、.Little合作發布了一系列研究報 告， 探討蜂窩連接和5G為各行業創 造的價值。 我們還提供了具體指導， 幫助生 態系統合作伙伴實現這些價值。 今年， 我們擴大合作， 與?？怂箍?Hexagon （其為離散制造等應用提 供傳感器、 軟件和自主解決方案的 供應商） 共同研究， 目的是進一步 明確對智能制造的洞察。 我們2020年的聯合研究從離散制 造商的角度出發， 建立在對5個高 價值用例自下而上的深入分析的 基礎上， 以解決制造業最迫在眉睫 的痛點、 難點。 為了衡量經濟、 社會和環境凈值， 我們首先根據實際工廠的具體關 鍵績效指標 （KPI） 定義了標準工 廠。 然后， 我們自下而上分析

20、每個 蜂窩連接用例所創造的增量值， 涵蓋從部署到穩態運營的整個過 程。 *每個用例的增量值匯總為一 個標準工廠的總收益。 整體分析和輸出值均已通過?？?斯康Hexagon和其他專家的全面 驗證。 用例 * 穩態凈值是術語 “穩態” 和 “凈值” 的組合。 穩態是指用例已經完全部署， 因此所有的收益得以被激活， 只有運營成本處于活躍狀態 （沒有額外的資本性支出投資） 。 凈值是從收益中減去所有成本后的價值， 即實際的 “節余” 。 17 互聯制造|2020年11月17互聯制造|2020年11月 ?？怂箍?（Hexagon） 的有益之見 以下是我們與?？怂箍?（Hexagon） 合 作獲得的有關互

21、聯制造的新洞察。 我們將揭示最息息相關和最成熟的 專用蜂窩網絡新用例。 通過關注這些洞察并部署專用蜂窩 網絡， 企業能夠自信地在工業4.0時代 蓬勃發展。 用例 用例 互聯制造|2020年11月18 “在我們選擇的5 個用例中， AMR是目 前最成熟、 也是為 制造商提供了最 大價值的用例” 。 如今， 在進行質量檢驗時， 測量系統 常常是固定式的而缺乏靈活性。 這 些檢驗需要大量耗時的手動操作。 ?？怂箍笛芯科淇蛻羧?， 發現客戶 在物料運輸和質量檢驗方面面臨以 下挑戰： ?？怂箍堤峁┖脦追N便攜式測量 解決方案可部署在自主移動機器人 （ARM） 上， 此類機器人通常使用激 光雷達傳感器、 3D

22、攝像頭和繪圖軟 件， 并安全地繞過周圍物體和人員。 便攜式激光跟蹤儀提供6個自由度， 用于探測、 掃描、 執行自動檢驗以及 反射器測量。 測量系統的靈活性是節省時間的 首要因素 （56%的受訪者贊同） 便攜性是激光跟蹤儀和其他檢 驗系統的關鍵采購標準 （49%的 受訪者贊同該觀點） 操作員需要花三分之一的工作時 間來監管檢驗設備 （45%的受訪 者贊同該觀點） AMR：智能 工廠的主力軍 自主移動機器人 用例 19 互聯制造|2020年11月 “AMR46%的價值 是讓叉車操作人 員得以從事工廠 其他工作” 。 致力于自動化 愛立信和?？怂箍笛芯苛藢Ｓ梅涓C 連接用例， 并深入探索5G蜂窩技術如

23、 何為AMR提供連接性， 使其能夠在生 產車間內高效移動并進行質量檢驗。 為了使AMR能夠在生產環境中自由 移動以進行檢驗或搬運物料， 制造商 需要處理和管理大量數據， 還需要高 度可靠、 低延遲的連接， 以便能夠安 全地提供實時數據傳輸。 專用蜂窩網絡可提供此類連接。 借助 5G， AMR可在工廠內無需任何磁條引 導便能移動； 5G提供的高定位精度， 即使在互聯設備密度較高的設施中， 機器人也能暢行無阻。 安全、 可持續 AMR有許多優勢， 其中最重要的是 提高了工人工作的安全性， 因為機 器人能夠在對人類構成潛在危險的 環境中輕松地移動。 此外， AMR還可以更精確地搬運物 料， 減少多達

24、30%的典型廢料， 這不 僅有助于企業盈利， 而且也有利于 環保。 自動化提高經濟效益 以年穩態凈值的方式統計， 財務收益 約占收入的1.5%。 第5年的投資回報 率為50%， 投資回收期不到4年。 收入和投資回報收益的價值占 比： 由于地面路線優化， 停機時間降低， 物料 的搬運速度提升 叉車操作人員得以從 事工廠的其他工作 質量檢驗成本降低、 質量提高 返工減少 49% 46% 3% 2% 用例 互聯制造|2020年11月20 協作機器人 Cobots 崛起， 品質提升 協作機器人 需要更多的關注在更多的 產品上 ?？怂箍档难芯勘砻?， 22%的客戶表 示， 校準零部件是執行測量程序中最 困

25、難的步驟； 55%的客戶表示， 更靈 活的測量系統可減少在質量檢驗上 所消耗的時間。 不到一半 （47%） 的受 訪者表示， 在檢驗過程中， 操作員必 須用三分之一的時間來監管設備。 此外， 如今客戶期望產品零缺陷。 為 實現該目標， 制造商必須檢驗所有產 品而不只是抽樣檢驗， 這將增加其檢 測工作量。 用例 21 互聯制造|2020年11月 讓協作機器人Cobots 助您 一臂之力 協作機器人 （Cobots） 與操作員并肩 工作， 執行操作、 鉆孔或裝配等制造 任務， 并自動質量檢驗仍位于生產 線上的產品。 如此一來， 不僅僅是樣 品， 所有零部件都可以被自動檢驗。 使用協作機器人Cobo

26、ts， 工廠無需 增加時間便能夠完成對每個零部件 的檢驗， 從而提高整體質量和客戶 滿意度。 專用協作機器人Cobots需 要專用網絡 Cobots協作機器人需要靈活且能夠 在整個設施中自如移動， 因此它們 可以重新安排工作任務， 并用于多 種用途。 即使在成百上千個其他的互聯設備 中， 專用蜂窩網絡仍能夠提供快速、 穩定的連接， 因為它旨在具有設備 高密度的環境中提供支持。 “因此， Cobots協 作機器人必須以 無線方式連接到 工廠網絡， 而5G 專用蜂窩網絡可 以提供協作機器 人所需的可靠、 低 延遲連接” 。 用例 互聯制造|2020年11月22 風險更小， 浪費更少 Cobots協

27、作機器人能夠快速、 準確 地執行對人類員工構成風險的任 務， 從而改善員工工作的安全性和 環境。 經濟效益也高 以年穩態凈值計， 投資Cobots協作機器人所產生的財務收益約占收入的1.4%。 第5年的投資回報率為44%。 投資回收期不到4年。 “Cobots協作機器 人具有極大的經濟 和環保優勢， 提高 生產能力的同時 還能減少浪費” 。 收入和投資回報收益的價值占比： 勞動力資源利用率提高 停機時間減少 質量問題減少 質量檢驗成本降低 占總價值的68% 占總價值的19% 占總價值的10% 占總價值的3% 用例 23 互聯制造|2020年11月 提高質檢質量 人工執行質量檢驗需要相關人員具

28、備特定的經驗和技能， 例如能夠準確 比較產品與規格。 目前， 制造業正面臨招聘的挑戰， 包括 找到合適的技術人員， 確保技術人員 在正確的時間和地點能充分被利用。 ?？怂箍笛芯堪l現， 四分之一的優質 技術人員預計將在未來5年內退休， 73%的企業表示， 很難雇傭到熟練工 人。 已經有超過三分之一 （36%） 的受 訪制造商表示對工人而言， 比較零部 件與規格圖紙 （如CAD模型） 尤其困 難。 另外， 這些工作也非常耗時48% 的制造商表示， 自動化零部件識別和 測量將簡化質檢工作流程。 質量低劣的代價是非常高昂的， 在生 產過程中未及時發現質量問題則更 加糟糕。 如果成品的質量問題是由客 戶

29、而非制造商首先發現的， 那么成本 會增加10倍。 現實檢驗利 用AR改進檢驗 增強現實 用例 互聯制造|2020年11月24 AR用于質檢 智能制造受益于AR的部署， 該技術 用于一個正面臨著嚴峻挑戰的領 域： 質量檢查和診斷。 增強現實可以在質量檢驗方面發揮 巨大作用， 為檢驗人員提供可視化 效果， 大大減少人為錯誤的機率， 工 作人員無需在設備、 手冊或屏幕之 間來回移動， 減少姿勢不適的時間。 在可視化的疊加圖中， 工作人員可以 在地圖上看到地理參考三維CAD模 型， 或者混合CAD模型、 OGC 3D tiles、 glTF模型和point cloud， 所有這些都 為用戶提供了精確的

30、可視化分析。 AR還可以在所有常見的臺式機和移 動平臺上展示2D和3D數據格式， 并 在同一視圖中組合多種數據類型。 AR用于支持 AR設備可以實現即時支持和即時測 量， 可供整個工廠中的技術人員、 維 護人員和操作人員使用。 指示的快 速可視化可以讓專家能夠遠程為現 場人員提供支持。 AR在制造領域還有其他優勢。 例如， 由于服務專家可以為本地檢驗人員 提供遠程支持， 因此可以減少約半 數的到場需求， 也就減少50%的二 氧化碳排放。 “有了AR， 服務專 家可以為本地檢 驗人員提供遠程 支持， 減少50%與 到場差旅有關的 二氧化碳排放” 。 用例 25 互聯制造|2020年11月 致力于

31、增強現實 為了在制造環境中實現AR， 工廠必 須能夠提供可靠、 高度安全、 高吞吐 量的實時無線數據傳輸， 以處理所 需的富媒體和復雜分析， 特別是在 工作人員戴著AR眼鏡在整個工廠移 動的時候。 此外， 無線連接必須提供極其精確 的定位， 并能夠處理工廠內任意地 點的高密度互聯設備。 專用蜂窩網 絡可滿足所有上述要求。 增加利潤 以年穩態凈值來計， 增強現實質量 檢驗的財務收益約占收入的0.5%。 “AR第5年的投資 回報率為68%， 投資 回收期不到3年” 。 收入和投資回報收益的價值占比： 勞動力資源利用率提高 質檢成本降低 人工維修成本降低 停機時間減少， 由于診斷 和檢驗速度更快 專

32、家服務差旅費用降低 46% 34% 10% 8% 2% 用例 互聯制造|2020年11月26 “通過資產狀況監 測， 制造商可以減 少10%的所需備 件數量” 。 如上所述， 制造商在許多方面都備 受挑戰， 維護方面也不例外， 包括 了解機器利用率和整體設備效率 （OEE） 等方面。 資產狀況監測可以通過啟用預測性 維護功能來解決這些問題， 該功能 使用傳感器收集來的數來確定何時 需要執行維護。 關鍵資產狀態可通過集中式儀表 板來分析， 無論這些資產位于單個 站點還是散落世界各地的多個工 廠中。 通過資產性能和狀態的實時 可定制通知， 其中包括坐標測量機 （CMMs） 和激光跟蹤器的能力， 操

33、 作人員和管理人員可以輕松地監測 無人看管的機器運行情況。 匯總數 據可用于預先安排維護和鑒定出停 機時間的原因。 維護機器的 最佳資產 資產狀況監測 用例 27 互聯制造|2020年11月 延長設備運行時間的好處 自動資產狀況監測能夠優化制造商 的維護工作， 確保工廠不會因維護 不足而停機， 亦不會投入不必要的 時間和資金來保持設備良好運行。 資產狀況監測使設備保持良好狀 態， 同時防止過度維護和過早更換 零部件。 因此， 制造商可減少10%所 需備件數量， 員工也可以減少日常 重復性工作。 機器的智能跟蹤功能使制造商可以 通過更長的機器運行時間， 實踐更 具可持續性的使用。 技術推動資產狀

34、況監測 為了實施資產狀況監測， 工廠需要 能夠高效地處理和管理數據。 愛立 信提供了必不可少的高可靠性、 高 速、 高吞吐量企業專網連接， 這對于 生成實時數據至關重要。 保持良好的投資回報率 以年穩態凈值計， 財務收益約占收 入的0.8%。 第5年的投資回報率為 151%， 投資回收期不到3年。 “資產狀況監測在 第5年創造了151% 的投資回報率” 。 收入和投資回報收益的價值占比： 減少停機時間 節省維修材料 成本 提高勞動力 資源利用率 總收益的51% 總收益的36% 總收益的13% 用例 互聯制造|2020年11月28 制造商借 數字孿生 取勝 數字孿生 需要提高靈活性 為了保持競爭

35、力， 制造業就需要提高 效率、 靈活性和品質， 同時減少開發 成本， 加快產品上市速度。 然而目前， 由于制造商無法在生產過 程中準確跟蹤組件， 因此不得實現上 述目標。 此外， 生產線上的設計變更 通常困難且耗時。 亟需一種更具創新性的工具。 “數字孿生技術使 制造商能夠確定 如何在不改變任 何工藝的情況下 優化生產環境” 。 用例 29 互聯制造|2020年11月 數字孿生應運而生 數字孿生是一個在智能制造中， 用 于優化特定作業方面的虛擬模型。 它數字化展示整個作業， 使制造商 能夠確定如何在不改變任何工藝的 情況下優化生產環境。 數字孿生還可以使用3D掃描儀、 傳 感器和激光雷達虛擬呈

36、現實際設 施。 因此， 制造商可以為所有資產創 建完整的虛擬3D圖。 通過實時收集資產數據， 制造商可 創建資產整個生命周期中的完全集 成視圖。 顯而易見的差別 制造商可借助數字孿生， 獲得關于 當前和過去生產環境狀態的豐富可 視化信息， 并通過 “假設” 場景規劃 未來的狀態。 數字孿生可以給出關于工藝和工廠 的實用的洞察， 讓制造商得以全局 把控變革的實施。 這意味著他們可 以提高資產效率， 提高生產效率， 并 降低運營風險。 隨著工作變得更加數據驅動和數字 化， 制造商將能夠通過優化生產、 更 高效地進行產品線變更來降低運營 支出。 “數字孿生可給出 關于工藝和工廠 的實用的洞察， 讓

37、制造商得以全局 把控變革的實施” 。 用例 互聯制造|2020年11月30 通過專用網絡建立企業的 數字孿生 與資產狀況監測一樣， 要有效利用數 字孿生技術， 就需要處理和管理大量 數據， 因為數字孿生使用3D投影傳 感器、 視頻流、 激光雷達和熱流， 這些 都需要實時傳輸而產生大量數據。 此 外， 一旦連接了整個環境， 連接密度 就會變得非常高。 智能制造中的專用蜂窩網絡具備高 帶寬， 可實時傳輸大量數據， 即使在 互聯設備密度很高的情況下也能持 續提供可靠的連接。 此外， 由于要從 設備收集大量重要的工廠數據， 因此 5G的專有性和超高安全性至關重要。 制造商熱衷于采用數字孿 生技術 根據

38、LNS research的一項調查， 25% 的受訪制造業高管表示， 他們認為 數字孿生有助于提高生產能力， 而 ?？怂箍蛋l現， 30%的制造業高管 認為數字孿生有助于降低成本。 數字孿生可實現制造優化， 帶來若 干好處， 包括減少10%的返工， 這不 僅對經濟效益產生影響， 而且還能 提高工人滿意度。 此外， 它還可以減 少10%的廢料， 有利于環保。 以年穩態凈值計， 財務收益約占收 入的1.3%。 第5年的投資回報率為 28%， 投資回收期大約4年。 收入和投資回報收益的價值占比： 生產流程優化 配置時間減少 停機時間減少 返工減少 60% 31% 6% 3% 用例 31 互聯制造|20

39、20年11月31互聯制造|2020年11月 5 個用例打造 工業 4.0 這些用例各自都可以創造良好的投資回報。 但如果5個用例都被部署并協同工作， 它們的年穩態 凈值合計達到600萬美元， 占制造商收入的6%。 這意味著到第5年， 這些用例將貢獻116%的綜合投資 回報率， 總成本為1100萬美元。 用例結合部署 “如果5個用例都已部署 并協同工作， 那么到第5年 的總投資回報率達116%” 。 用例結合部署 互聯制造|2020年11月32 入手點？ 選擇AMR。 AMR是最有成效的起點， 因為該用 例的好處最多， 并且是5個用例中最 成熟的。 僅AMR用例就足以證明對 5G專用蜂窩網絡的初

40、始投資的合理 性， 然后可以基于的5G專網為其他4 個用例提供連接。 如果部署所有5個用例， 每個用例在 總價值中所占的份額如下： 用例的選擇 自主移動機器人AMR： 26% 協作機器人： 25% 數字孿生： 24% 資產狀況監測： 15% AR增強現實檢驗與支持： 10% 價值 資本支出 運營成本 116% ROI ( 投資回報率 ) 資產狀況監測 增強現實 AR 檢驗與支持 數字孿生協作機器人自主移動機器人網絡部署與運營 其他成本（例如 云端與數據管理） 總價值 2300 萬美元 1100 萬美元 總成本 用例結合部署 工廠全面部署的第5年 信息來源： 愛立信、 Arthur D. Lit

41、tle 33 互聯制造|2020年11月 數字孿生用例在智能制造流程的各 個環節都發揮作用。 AMR用例活躍 資產狀況監測 協同工作 下面列出5個用例 在我們的基準工廠 協同工作的情況。 用例結合部署 通過AR實現高效的質量檢驗 用例結合部署 01. 卸料 02. 存放物料 03. 收集物料 04. 沖壓作業 05. 鉆孔和組裝作業 06. 總裝 07. 質量檢驗 08. 運送最終產品 09. 包裝和交付最終產品 AMR 用于實時生產鏈自動化 通過資產狀況監測減少停機時間 借助協作機器人實現高效運營 互聯制造|2020年11月34 01 自主移動機器人 AMR 02 資產狀況監測 03 協作機

42、器人 04 增強現實 05 數字孿生 一旦物料卸載并存儲， AMR就會根 據云端發出的訂單來收集物料， 以 最高效的方式通過生產環境將物料 移至沖壓機。 沖壓機包含傳感器， 這些傳感器通過 無線方式連接到企業專網中整個設 施范圍內的資產狀況監測系統， 因 此一旦出現需要維修人員注意的問 題， 便會發出警報。 AMR負責將半成 品 （WIP） 產品運送到每個作業環節。 同時， 工廠一部分的協作機器人 Cobots將執行鉆孔和組裝任務， 而 另一部分的其他協作機器人cobots 則執行機內質量檢驗， 在零部件或 產品質量不合格時向工作人員發出 警報。 當產品準備總裝和質量檢驗時， AMR將其移至最

43、后一個階段， 屆時 質量工程師使用AR眼鏡檢驗最終產 品， 確保其符合要求。 整個工廠還使 用AR眼鏡來協助完成從卸料到故障 排除和操作員支持的各種任務。 在后臺， 數字孿生在智能制造的各個 環節都發揮作用： 更新虛擬模型， 執 行 “假設” 分析， 以進一步優化運營。 用例結合部署 35 互聯制造|2020年11月 精打細算， 投資智能制造。 盡管有許多潛在的智能制造用例， 但 我們的研究表明， 本文介紹的5個用 例是最成熟和最好的起點。 顯而易見， 智能制造的財務收益是巨 大的。 所有用例都會在3到5年內收 回成本， 如果將所有5個用例一起部 署， 則能夠在兩年內收回投資。 不僅可以帶來財務收益， 還具有社 會和環境優勢。 智能制造最終創造了 實質性的三重利潤， 其中包括提高 工人工作的安全性、 減少廢料和排 放以降低對環境的影響。 這5個用例代表了制造業的巨大飛 躍。 它們都依賴于愛立信提供的解 決方案， 即只有5G專用蜂窩網絡才 能提供的快速、 可靠、 安全的連接。 這是一個強大的工具， 助力您實現 智能制造， 從而獲得競爭優勢。 結語 “所有用例都會在 3到5年內收回成 本， 如果將所有5個 用例一起部署， 則 能夠在兩年內收 回投資” 。 35 互聯制造|2020年11月結語