作为工业领域5G的设计师，5G-ACIA（5G互联产业与自动化联盟）是解决、讨论和评估工业领域 5G相关技术、法规和业务方面问题的中心，根据3D科学谷的了解，5G-ACIA目前认可了四家国际上的针对工业5G测试开发平台，即在现实情况下评估和验证工业应用中重要的5G功能。本期，3D科学谷与谷友一起来了解，即将来到的基于5G的数字孪生智能制造大潮，深度了解目前获得5G-ACIA认可的四家国际上的针对工业5G测试开发平台的具体情况。
© 华为
测试床和试验
从概念到实操、从研究实验室到商业市场，基于5G的与制造业相关的技术都需要基于整个生态系统的紧密协作，对测试平台/跟踪活动进行充分的验证。因此，来自不同行业的参与者必须开发新的知识库，例如，通过通用测试床和扩展的现场试验。
ABB基于5G的工业机器人测试平台
ABB与爱立信合作，作为欧盟5G-SMART项目的一部分，在瑞典Kista的爱立信智能工厂建立了5G测试平台，以探讨5G如何改善制造业生产，该平台重点关注机器人技术。根据3D科学谷的了解，瑞典Kista测试平台的主要目的是研究和验证生产用例，其中用于控制工业机器人的软件已从机器人本身重新定位到边缘云平台，并通过5G连接到机器人。
根据3D科学谷的了解，其他需要验证的功能是边缘云中用于对象识别和定位的机器图像处理，边缘云中机器人状态的存储以及基于增强现实的车间操作员的支持。
博世半导体工厂的5G-SMART测试平台
通过在罗伊特林根的博世半导体生产工厂建立和运营5G测试平台，共同验证5G技术及其在工业自动化中的用例。该测试平台包括一个独立的，非公共的5G室内网络实施方案，覆盖了8000平方米的工业生产车间。测试台的目的是演示5G如何在实际生产环境中支持工厂自动化和内部物流。这可以通过在工厂车间中开发和测试用例（例如启用5G的云控制自动导引车（AGV）和基于5G的工业以太网）来实现。
华为慕尼黑基于测试平台的5G智能制造和工业AI服务
华为针对基于5G的智能制造和工业AI服务的测试环境旨在加快5G单机版、5G移动专用网的提供。测试平台的目的是在考虑到5G标准的下一个版本的情况下，在未来三年内为联网的智能工厂和可扩展的AI服务开发和验证新颖的解决方案。3D科学谷了解到该环境包括以下用例的验证和性能度量活动：
- 带有AI Machine Vision云处理功能的联网AGV（无人驾驶运输系统），用于质量控制
- 通过无线监控进行预测性维护
- 机器检查无线自动化模块的安全性
该测试平台将分析网络和云边缘智能需求，以实现在工厂现场的轻松复制。由于它是华为在慕尼黑的OpenLab设施的一部分，因此测试环境使用了华为的5G独立网络，因此可以模拟工业环境中实际的5G MPN条件。它在未来的3GPP版本中是面向未来的，并支持网络切片，TSN，URLLC等。
从测试台获得的知识将与5G ACIA成员以及所有感兴趣的5G生态系统利益相关方共享，华为测试平台还可以将基于华为5G的AI功能整合到欧洲倡议的GAIA-X中，该倡议旨在建立云和数据服务基础架构的统一生态系统。
亚琛欧洲5G工业园区测试平台
亚琛欧洲5G工业园区测试平台包括5G室内和室外解决方案，该解决方案延伸到亚琛Fraunhofer IPT工业生产车间。测试平台合作伙伴Fraunhofer IPT，爱立信，u-blox和Marposs正在开发和验证用于工件和机器监控的多传感器平台以及用于监控切削刀具状况的声发射传感器系统。另外，各种数据源通过新型同步设备进行同步，以将数据合并为数字孪生。该试验台是欧盟项目5G-SMART的一部分。
© 欧洲5G工业园
根据3D科学谷的市场了解，欧洲5G工业园区于2020年5月12日启动了5G网络，通过将近1平方公里的面积，19根5G天线和每秒10G比特的带宽，德国亚琛园区运行着欧洲最大的5G研究网络。
© Fraunhofer futureAM未来增材制造
亚琛5G网络覆盖亚琛研究园区一平方公里的区域。此外，在参与项目合作的机房中，室内近7000平方米，代表了生产技术激光制造、机加工、3D打印等等所有领域。这些设施配备了最先进的IT和生产系统，因此提供了独特的基础架构，在这里研究合作伙伴一起共同测试单个5G应用程序。
5G的革新价值
5G为制造业带来的革新价值究竟是什么？说到底是Networked, Adaptive Production-网络化自适应生产。
自适应生产：通过云端发出指令，进行加工过程中的自适应调整，实现真正意义上的自适应制造模式的工业4.0。▲来源：Fraunhofer IPT
不过尽管人们对5G在生产中打开各种可能性充满了热情，但并非是所有的工厂都适合马上切换成5G工厂，这其中需要评估现有数据是否有必要通过5G传输，以及通过5G进行自适应生产带来的效益提升是否明显，是否值得投资。在这方面，5G联盟ACIA确认的国际上四个针对工业5G的测试床成为引入5G技术可行性验证的有力工具。
而为了使生产复杂和个性化产品的价值链比以前更加灵活和高效，欧洲5G工业园成立了ICNAP（网络化自适应生产国际中心），以亚琛弗劳恩霍夫生产技术研究所IPT，亚琛弗劳恩霍夫激光技术研究所ILT以及分子生物学和应用生态学IME的三个研究所为中心，通过与其他专家合作，以找出信息技术中哪些新解决方案可以真正过渡到工业4.0自适应生产的真实应用场景。目前，ICNAP自适应生产国际中心开发了部分基于5G的工业4.0应用案例研究。
1 数字孪生
l 产品生命周期中的数字孪生
每个产品的所有生产和传感器数据都分别保存在数字孪生体中，因此包含了完整的生产历史，这里的挑战是为每个记录的数据记录添加明确的位置和时间参考，以便可以正确分配各种传感器数据，例如车间温度，机器振动或设置的过程参数。在发生损坏的情况下，可以追溯加工过程中错误发生的具体信息。目前在如下两个具体应用案例应用5G环境：
- 涡轮零件的批量生产
通过使用实时制造数据，在涡轮机零件的批量生产中应实现更经济的过程链，数据通过标准化接口收集，并且在整个过程链中都可用，以进行仿真和记录。
- 燃气轮机叶片的制造和维修
对于燃气轮机叶片的制造和维修，使用特定应用检查了虚拟计划工具，例如用于增材和减法制造和维修过程（例如铣削和激光金属沉积金属3D打印技术（LMD））的过程仿真和过程链重新配置。通过在过程中详细记录实际数据，可以通过优化的计划工具使数据一致性并确保计划的透明性。
由于燃气轮机的叶轮是使用高温合金精密铸造而成的，叶轮的制造周期长达数月之久，并且花费不菲，从而导致燃气轮机产品的测试周期过长。为了改善这一状况，西门子与德国Fraunhofer激光技术研究所合作，通过选择性激光熔化（SLM） 3D打印技术优化燃气轮机叶片的制造工艺，实现快速制造。
SLM 3D打印技术虽然相比传统工艺更适合承担复杂零部件的制造，但是进行3D打印时需要添加内部的支撑结构。支撑结构的存在为打印之后的后续处理工作增加了难度。为了尽量在3D打印时减少支撑构，Fraunhofer ILT激光技术研究所 采用了模块化的叶片设计思路，将叶片的两个部分分别进行3D打印，完成之后再进行焊接。
经Fraunhofer ILT激光技术研究所改进后的工艺链完成了带复杂冷却结构的叶片制造任务，并且提高了表面质量。西门子公司在导向叶片完成3D打印之后进行了精密测量、精加工以及高温焊接工作。在双方合作下制造的功能性叶片经过了大量的测试，设计工程师在测试中获得了大量数据。
涡轮机叶片模块化设计和制造思路为其他复杂零部件的制造提供了可借鉴的经验，也为连接精密铸造的零部件与SLM 3D打印的零部件提供了可能性。同时，对于目前金属3D打印设备无法完成的大型复杂零部件，也可以从模块化设计和制造的思路中得到一定启示。
2 自适应
l 自适应过程链的可预测性
基于模型的仿真可以为制造的决策过程和产品优化提供重要信息。软件可以识别并考虑到制造过程中的紧急情况，基于5G，即使在实际制造第一个组件之前，过程计划者也可以实现高度的优化。真实数据与相关模拟的不断比较有助于不断改进模型，从而最终改善产品的质量和性能。
▲来源：Fraunhofer IPT
目前基于5G，进行的两大具典型性的研究如下：
- 模具制造中的预测过程链设计
模具制造的不同过程链构成了评估过程持续时间、组件质量和制造成本的基础。通过在此基础上使流程链计划适应不同的制造条件，可以更好地预测制造结果。
- 电池模块的灵活设计和生产
在电池模块的自适应生产中，考虑了给定的限制，例如安装空间、重量和电气特性（例如能量和功率）。激光束焊接被用作连接器元件的制造u过程中，在过程中获得的信息和数据在早期就被纳入电池模块的设计中。集成的技术和配置应用程序为用户提供系统和生产设计-所有这些都可以基于5G的数字方式来实现。
3 大数据
l 复杂生产环境中的大数据分析
对产品质量有很高要求的复杂制造过程将从对所有出现的数据的精确了解中特别受益，因为这可以得出有关影响因素的结论。通过分析大量数据，可以将信息转换为可预测的模型，通过该模型可以将过程设置在最佳范围内。以使其安全地处于规格限制之内，并同时保证高产量。
▲来源：Fraunhofer IPT
生物制药生产过程特别适合测试大数据分析的技术可能性。ICNAP开发的高度灵活且适应性强的分析工具和模型可以轻松地转移到变化的生产条件的许多其他应用领域，例如在制药、化妆品或农业等行业的加工业中。但是，在经典的离散制造中，其中会生成大量的数据（通常是非常异构的数据），可以使用智能分析方法在早期阶段识别错误的来源，甚至可以通过预测模型方法避免错误。
4 边缘云
l 边缘云-网络化自适应生产
▲来源：Fraunhofer IPT
ICNAP的核心是“智能制造网络”，在该网络中，机器、生产系统、数据库和模拟系统是相互通信的，并在云中提供其数据和服务。除了常见的可商购的云体系结构之外，Fraunhofer为生产应用开发的独立安全的云系统“ Virtual Fort Knox”。通过移动设备连接到流程，并且可以直接与所有子系统交互，控制它们或查询数据。
▲来源：Fraunhofer IPT
利用这样的分散和模块化系统，可以快速、经济高效地计划、执行、监视和配置制造过程和过程链。这种网络创建了适用于个性化生产的适应性系统-从设计到回收。
亚琛Fraunhofer的三个研究所（Fraunhofer IPT、ILT、IME)对试点生产线中各个流程和流程链的技术有全面的了解，从而可以几乎完整地虚拟表示整个生产链中各个流程和流程的状态。此数字孪生会为智能制造网络中的每个组件单独保存，因此可用于所有系统。
5 数据结构
l 数据传输与合规
ICNAP的目的是使用适当的数据体系结构，大数据工具和云服务将所有过程和处理步骤详细而全面转换为适当的技术应用程序。基于ICNAP自适应生产的开发目标，为此欧洲5G工业园在如下领域开展了针对性的研究工作：
- 智能传感器硬件，用于通过5G进行数据预处理和无线电传输
- 用于传感器控制和评估记录数据的软件
- 基于移动的跟踪功能，用于识别组件并自动分配适当的加工过程和物流数据
- 统一的通信协议，用于数据传输以及传感器和其他组件的耦合，从而快速，简单地扩展整个系统
- 可视化界面，用于智能设备和其他终端设备
- 智能传感器云作为数据处理，分析和传输到其他系统的基础架构
总体来说，欧洲5G工业园与ICNAP所开展的工作将自适应生产与5G海量高密度数据的传输能力实现了有力结合，其核心关键词包括：智能无线感应器、数据传输与合规、边缘云计算、加工过程干涉、数字孪生体技术。
通过边缘云技术将数据实现双向传输，一个方向传输到实际加工场景中进行加工过程干涉，另外一个方面传输到数字孪生体系统中，使得数字孪生体实现更为精准的过程预测。
此外，欧洲5G工业园的Augmented 5G项目旨在将远程支持、数字组装和基于工作流的流程支持与5G功能连接起来。这些操作端口可以在增强现实中创建，目的是使任务指令更好地沉浸在真实制造环境中，并允许用户在过程中进行交互。通过5G进行通信的可实现性和高带宽，可以实现实现更好的AR内容质量以及与机器的交互性。
6 增材与减材结合
l ACAM为增材制造导航
在3D打印方面，通过位于欧洲5G园区的亚琛增材制造中心(ACAM)，连接增材制造研发领域的中坚力量，通过正向创新赋能价值创造，在全球范围内为制造企业提供欧洲领先科研机构多年来积累的增材制造专业技术，并通过社区、联合研发、以及专业教育服务，帮助企业应对增材制造技术在应用中的挑战。
在基于选区熔化的金属3D打印方面，ACAM的研发成员Fraunhofer IPT的“高性能加工”部门的“ IDEA-数字工程和增材制造的工业化”研究项目的是使基于粉末床的激光熔化工艺适合批量生产。为了解决用于增材制造的部件的制造过程仍然非常耗时且昂贵的痛点，针对当前各个加工过程步骤在很大程度上彼此隔离并且涉及大量的人工干预。因此，将增材制造中的工艺步骤联系起来，具有节省时间和降低制造成本的巨大潜力。Fraunhofer IPT的“高性能加工”部门通过整个生产线的数字双胞胎，通过过程仿真，目的将制造过程的产品成本以及开发和生产时间将减少约50％。最重要的是，通过有效地耦合硬件和软件激发过程巨大的潜力。
ACAM亚琛增材制造中心
l 文章来源：3D科学谷内容团队
白皮书下载，加入3D科学谷QQ群：106477771
网站投稿请发送至2509957133@qq.com
欢迎转载，转载请注明来源3D科学谷，并链接到3D科学谷网站原文。
