基于5G+AIOT的小米应用示范 智慧工厂项目

发布时间：2022-05-23 00:00:00

通过“感 知-分析-执行控制-学习”的闭环，提升装备和工艺智能；通过信息集成和流程集成，实现计划-执行-物流-质量-设备-人力的综合管控；通过虚实融合的数字孪生工厂，实现对物理工厂运营的优化和决策支持；从设备/ 工艺柔性、动态调度、工厂重构等几个层面，提升工厂的适应性；通过大数据方法挖掘数据价值，提升工厂智能化。

       作者：中国电信股份有限公司北京分公司

1 目标和概述

建设智能产线是3C行业提质增效的关键。智能生 产线通过工厂物联网，实现工厂全要素感知；通过“感 知-分析-执行控制-学习”的闭环，提升装备和工艺智 能；通过信息集成和流程集成，实现计划-执行-物流-质 量-设备-人力的综合管控；通过虚实融合的数字孪生工 厂，实现对物理工厂运营的优化和决策支持；从设备/ 工艺柔性、动态调度、工厂重构等几个层面，提升工厂 的适应性；通过大数据方法挖掘数据价值，提升工厂智 能化。

2 方案介绍

本项目中北京电信承担“3C行业智能制造5G-F5G 网络技术”的研究工作，该方案含两项任务：

2.1 任务一：基于MEC的5G固移融合高可靠网络 构建

2.1.1 6条产线高可靠5G定制网络建设方案

（1）超级上行技术 超级上行技术通过将上行数据分时在Sub-3G频谱 和C-Band频谱上发送，增加了5G用户的上行可用时 频资源。其原理为：在C-Band频谱的上行时隙，使用 C-Band频谱进行上行数据发送；在C-Band下行时隙， 使用空闲的Sub-3G频谱补充进行上行数据发送，实现 上行数据可以在全时隙发送。5G基站支持超级上行验 证，也支持上下行解耦的验证，现网超级上行性能测试验证中，可实现上行速率达到240Mbps。

 （2）300M载波聚合技术 受限于无线频谱资源紧缺等因素，运营商拥有的频 谱资源都是非连续的，每个单一频段难以满足5G对带宽 的需求。为了达到本项目超高清视频业务传输速率，通 过载波聚合技术（Carrier Aggregation，CA），将多 个连续或非连续的载波（Component Carrier，CC） 聚合成更大的带宽，以满足业务速率的要求。参与载波 聚合的每一个载波，叫做分量载波。这些载波在一起工 作，需要相互协同。主载波，就是承载信令，管理其他 载波的载波，也叫Pcell（Primary cell）。辅载波也叫 Scell（Secondary cell），用来扩展带宽增强速率，可 由主载波来决定何时增加和删除。如图1所示。

 图1 非独立组网架构下的MCG和SCG

（3）无线资源块（Resource Block，RB）切片 保障 物理资源块（Physical RB，PRB）预留，打造低 成本无线硬切片，如图2所示。

 图2 PRB预留

• 按切片组设置PRB预留比例，阀值在1%~100% 之间；

 • 支持5种PRB资源调度模式，按独占、优先、正 常划分；

 • 无需投资建设独立的硬件，即可实现无线硬 切片；

 • PRB预留比例软件可调，可快速满足B端客户 需求。

（4）分布式Massive MIMO 为了降低相邻小区间的干扰，提升边缘用户速率， 分布式Massive MIMO将多个4T4R（4发4收）射频合 路组合并为一个逻辑小区，通过集中调度、多天线联 合收发，消除了原小区之间的干扰，实现用户的CellFree一致性体验。

分布式Massive MIMO小区的传输接收点 （Transmission Reception Point，TRP）交叠区 域，多个4T4R pRRU联合形成分布式多天线，提供更 好干扰信噪比（Signal to Interference plus Noise  Ratio，SINR），获得高阶调制、高RANK增益，提升 单用户性能。如图3所示。

图3 分布式Massive MIMO

分布式Massive MIMO小区通过MU-MIMO技术 支持多用户空分复用、可以显著提升小区上下行容量和 频谱效率。每个区域内用户可以实现NTNR，小区容量 为各个区域之和。

（5）99.99%高可靠性5G

网络保障机制 网络可靠性要求单位时间内网络的可用性为 99.99%，可通过一系列5G传输网络的高可靠性保障机 制：

 · 终端和业务对端双链路（如图4所示）

图4 终端和业务对端双链路

终端的网络层支持数据复制和冗余链路建立及传 输，网络对端网络层支持冗余消除。

终 端 用 特 殊 的 深 度 神 经 网 络 （ D e ep Ne u ra l  Networks，DNN）建立两个协议数据单元（Protocol  Data Unit，PDU）会话，初始两个会话UPF1和UPF2 都连接主基站；后续将UPF2的会话迁移到辅基站。

· 基站与核心网网关间双份数据复制和传输（如图 5所示）

 图5 基站与核心网网关间数据复制传输

基站和网关都支持数据包的复制和删除，复制的数据包使用相同的序号；建立支持冗余的传输隧道，基站和网关在传输层异路径传输。

· 在核心网侧部署边缘UPF和核心UPF， 做主备导换

在DCGW上与边缘UPF的端口断连，UPF故障或UPF性能下降手动进行业务倒换。在边缘UPF断连后，核心UPF能够自动接管边缘区域内的所有用户业务。

· 构建全下沉边缘MEC，云边协同备份保障

为满足客户本地化部署、数据不出厂、高安全私密性等需求，打造软硬一体、集成交付的独享型一体化MEC（以下简称：一体化MEC） 解决方案， 即： 基于独立的边缘基础资源， 部署专用的MEC平台软件， 为客户提供自主管理的独立平台及门户；应用部署及数据 存储均可按需部署在客户本地，可实现快速、灵活的 边缘节点集成交付； 支持与集约MEC业务管理平台对 接，实现统一的纳管运维服务。如图6所示。

图6 一体化MEC解决方案

本项目拟在客户园区机房全下沉部署一体化MEC 与边缘UPF供客户独享，MEC支持固移融合，即支持 5G+F5G等多种网络接入，满足企业统一通信需求。此 外还支持云边协同，支持云边之间通过高品质专线连 接，实现边缘云与天翼云协同双备份。

最终从无线、承载、核心网、云边侧实现端到端网 络可靠性在99.99%。

2.1.2  F5G网络建设方案

F5G是固定网络发展到第五代即千兆光网，中国电 信落实国家发展千兆行业应用和发展工业互联网的战略 布局，将PON技术引入工厂内网，面向工业客户提供 满足工业可靠性、低成本、广连接需求的光网底座，称 之为“工业PON”。工业PON网络帮助工业企业构建 云网融合的光网架构，满足海量连接、低时延、大带宽 等工业连接需求，解决工业数据互联互通，并融合边缘 计算、AI、大数据等技术，实现工业数据实时采集分 析，为智慧化生产管理提供决策依据，已经在工业场景 下广泛应用。

方案概述：针对3C行业生产，有SMT线、整机装 配线、整机测试线、整机包装线等多工序和人、机、 料、法、环等多数据源，F5G网络提供具备抗干扰能 力、高可靠性、确定性时延能力的低成本接入能力，用 于承载区域内固定设备接入。

方案特点：

· 高可靠（99.99%）、低时延（10~20ms）的光纤传输。

· 支持与工厂生产系统和边缘计算设备的融合。

· 支持对接入工业PON网络设备的认证和数据传输 过程中采用加密算法等物理安全防护能力。

· 根据现场的需求，具备灵活的可扩展能力。

2.1.3  基于工业PON的产线数采

方案描述： 工业PON网络来承载表面组装技术 （Surface Mount Technology， SMT） 产线数采需 求， 同样采用通过Web服务器采集近实时数据的方案实 施。

方案架构： 采用工业PON网络通信技术，通过 生产线部署光网络单元（Optical Network Unit， ONU）设备与边缘数据采集终端连接，实现SMT产线 设备高可靠、低时延数采。

本方案采用设备现场部署边缘数据采集终端，并通 过网线直连ONU设备，再向上连接到工厂机房部署的 光线路终端（Optical Line Terminal，OLT）设备， 实现按需规划数据本地分流和出工厂到外网及工业平 台。

边缘数采终端具备有边缘计算功能，可以设定对 应的算法模型来针对采集数据进行数据解析、转换、过 滤、汇聚等一系列数据处理动作，实现在网络中设备边 缘侧数据的预处理，从而减轻服务器端的压力，达到快 速处理响应的目的。

组网架构如图7所示。

图7 基于工业PON的产线数采组网架构图 2.1.4  基于工业PON的设备连接

方案描述： 工业PON网络来承载固定设备接入， 工业PON网关提供RS232/485、以太口、光口、POTS 口等主流接口满足多类型固定设备联网。

方案架构： 基于工业PON网络用于承载该场景下 固定设备接入，如工业设备、办公电脑、办公电话、 智能摄像头等，通过切片采用虚拟专网的方式分别承 载生产网、办公网、安防网。针对核心生产数据通过 OLT以后驻留在工厂内，做到数据不出厂。针对需要连 接Internet或者工业互联网平台的数据，通过OLT经过 交换机和防火墙利用工厂外网进行连接，工厂外网采用 CN2企业专线或者SD-WAN专线等根据实际情况来进一 步选择。

组网架构如图8所示。

图8 基于工业PON的设备连接组网架构图

2.2  任务二：基于5G智能工厂的网络前沿技术 研究

2.2.1  5G-F5G融合关键技术研究

基于F5G和5G的技术融合，由工业PON与5G构建 双千兆工业网络底座，满足3C行业智能制造场景的多 类型终端可靠、稳定、便捷的接入需求。F5G可提供抗 干扰的稳定光纤联接，与5G网络形成互补，实现5G网 络回传，协同构建全联结力网络。如图9所示。

图9 工业PON+5G融合部署架构示意图

融合部署架构中，工业PON网络需要5G小基站提供时间同步功能，从而满足小基站高精度时间要求。利用网络时间同步方式（IEEE 1588），将网络侧时间通过PON网络中OLT、CBU等设备同步到5G小基站。如图10所示。

 

图10 工业PON提供网络同步功能示意图

融合组网情况下，需要通过AGF功能，实现工业PON网络中支持5G功能的ONU设备和用于工厂网络的5G核心网进行协同。需要研究AGF逻辑网元的功能和接口等关键技术，确保工业PON网络和5G网络的融合协同。如图11所示。

 

图11 工业PON和5G系统系统的AGF逻辑功能位置示意图

2.2.2  5G确定性网络技术研究

TSN为以太网协议的MAC层提供一套通用的时间敏感机制，在确保以太网数据通讯的时间确定性的同时，为不同协议网络之间的互操作提供了可能性。TSN由以下三部分技术标准构成：

•  时钟同步：IEEE 802.1AS

•  数 据 流 调 度 策 略 （即 整 形 器） ： I E E E802.1Qav

•  网络配置与资源管理：IEEE 802.1Qcc

根据场景的不同，可通过TSN的时间同步和异步两种方式对工业流量进行调度，实现网络运维效率和网络传输质量的最佳平衡。通过TSN辅助参数（包括周期性、流方向、流的到达时间），辅助无线资源预留，确保5G系统的时间同步+时钟偏移消除。

2.2.3  5G可视化平台

开发5G可视化平台满足：

（1）统一平台：切片、专线和园区等多场景的运 营管理可持续沉淀资产、可灵活扩展场景；

（2）业务开通：能够灵活应对企业各类业务的产 商品组合，实现一站式&快速敏捷开通；

（3）可视可管：面向不同行业的技术要求，为企 业提供可视可管SLA保障能力；

（4）能力开放：开放网络能力，使能业务运营和 第三方应用。

2.2.4  5G切片服务平台

开发5G切片服务平台满足：

（1）5G ToB切片运营：建设5G ToB切片运营使 能中心和5G行业商城及自服务门户，实现5G专网业务 敏捷运营、灵活扩展、迭代创新；

（2）5G ToB切片编排与开放：灵活编排切片能 力，满足不同业务场景的技术要求；

（3） ToB业务可视可管： 构建租户级业务管理能 力，业务性能看得到，业务问题可定界。

2.2.5  5G网络信息安全

5G安全既包括由终端和网络组成的5G网络本身通 信安全，也包括5G网络承载的上层应用安全。移动通 信网络标准在设计之初，就充分考虑了网络的可靠性和 安全性，经过全球通信行业几十年的共同努力，移动通 信网络安全架构日臻完善。

5G继承了4G网络分层分域的安全架构，分为传送 层、归属层/服务层和应用层，各层间相互隔离；在安全 分域方面，5G安全框架分为接入域安全、网络域安全、 用户域安全、应用域安全、服务域安全、安全可视化和 配置安全六个域，与4G网络安全架构相比，增加了服务 域安全。5G提供了比4G更强的安全能力，包括：

（1）服务域安全：针对5G全新服务化架构带来的 安全风险，5G采用完善的服务注册、发现、授权安全 机制及安全协议来保障服务域安全。

（2）增强的用户隐私保护：5G网络使用加密方式 传送用户身份标识，以防范攻击者利用空中接口明文传 送用户身份标识来非法追踪用户的位置和信息。

（3）增强的完整性保护：在4G空中接口用户面数

据加密保护的基础上，5G网络进一步支持用户面数据的完整性保护，以防范用户面数据被篡改。

（4）增强的网间漫游安全：5G网络提供了网络运 营商网间信令的端到端保护，防范以中间人攻击方式获 取运营商网间的敏感数据。

（5）统一认证框架：4G网络不同接入技术采用不 同的认证方式和流程，难以保障异构网络切换时认证流 程的连续性。5G采用统一认证框架，能够融合不同制 式的多种接入认证方式。

综上，5G针对服务化架构、隐私保护、认证授权 等安全方面的增强需求，提供了标准化的解决方案和更 强的安全保障机制。

3    代表性及推广价值

随着智能制造的发展，自动化、信息化、智能化等 技术渗透到制造业生产过程的各个环节，从工业现场的 传感器、设备到制造生产过程中的各个信息系统（如制 造执行管理系统、生产监控系统、设备运行维护系统、 产品质量检测系统、能耗管理系统等），均会产生大量 不同结构类型的数据。支撑3C数字化智能制造模式， 核心是数据，数据的互联互通以及数据标准，制约智 能化发展进程； 同时3C行业生产有SMT线、整机装配 线、整机测试线、整机包装线等多工序和人、机、料、 法、环等多数据源，数据来源渠道具有多样性，产生 数据多源性；数据分布、类型、稀疏性等产生数据异构 性。当前多源异构的生产数据，给3C数字化智能制造 模式带来阻碍。

在多源异构数据背景下，构建小米未来智能工厂， 如何实现数据融合，形成统一数据模型构建亟待解决。 因此研究3C行业的整体数据融合技术体系，是实现3C 行业数字化的前提和保障，对构建未来3C智能工厂， 引领3C产业先进制造模式具有重要意义。同时针对传 统网络“尽力而为”的服务能力无法满足工业互联网高 质量稳定网络要求，对移动网络具有多维度、差异化能 力需求，如时延确定、连接确定等可靠性要求，并且在 需要提供抗干扰能力、高可靠性、确定性时延能力的 特定场景，以及区域性、固定性等小米工厂特定的场景 中，5G存在一定的局限性，急需引入新技术来解决智 能化工厂现存问题。

来源 | 《自动化博览》2022年第二期暨《边缘计算2022专辑》