檢視 5G智能工厂的原始碼

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|<center><img src=https://p6.itc.cn/q_70/images03/20221011/106b1b92ef894549a297883f66eb9d17.png width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/591803957_100136346 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''5G智能工厂'''新凤鸣集团是一家集聚酯，纺丝，加弹，[[进出口]]贸易为一体的大型股份制企业，聚酯长丝稳居行业全球第二，中兴通讯通过5G的赋能，增强了新凤鸣集团的生产管理能力，提升了企业生产效率，同时提高了产品质量。

嘉兴移动浙江移动通信有限责任公司嘉兴分公司是浙江移动通信有限责任公司的分支机构，下设五个县（市）分公司：海宁分公司、桐乡分公司<ref>[https://www.sohu.com/a/455350653_120373489 母公司、 子公司、分公司、控股公司的区别] ，搜狐，2021-03-12</ref>、平湖分公司、嘉善分公司、海盐分公司，负责嘉兴地区移动[[通信工程]]建设、网络运行维护、市场营销和客户服务等工作。

桐乡市五疆科技发展有限公司主要经营[[计算机]]科技领域、机械设备领域、新材料领域内的技术开发与技术服务

==项目概况==

本项目充分利用5G技术的大带宽，低延时和大链接特性为新凤鸣集团长丝生产车间提供了全方位的[[数字化]]解决方案，主要包括无人IGV小车方案，车间8K高清5G智能监控方案，机器视觉+5G+AI飘丝/飘杂检测方案，5G无线数据信息点采集方案。

===1. 项目简介===

本项目分二期进行部署：第一期已实现典型车间5G信号全覆盖，车间无线信号改造，8K视频高清监控。第二期实施所有车间5G信号全覆盖，IGV小车AI自动驾驶改造，新建车间数据采集方式部署5G采集方式，原有车间数据采集逐步改造成5G采集方式。同时采用机器视觉+5G+AI的方式完成飘丝/飘杂的检测。本项目的可实施性在新凤鸣业主自身良好数字化<ref>[https://it.sohu.com/a/537776867_121190661 什么是数字化？为什么需要数字化？数字化的未来？] ，搜狐，2022-04-14 </ref>水平的基础上，有新凤鸣业主自身要提升其数字化[[管理]]水平的诉求的支撑，以及中兴通讯领先的5G技术保障。项目的可实施性及可靠性都很高。相信本[[项目]]将会打造出5G+工业互联网领域内的一个标杆案例。既能帮助本项目业主新凤鸣在数字化改革的路上一路腾飞，也能在业界得到很好的复制及推广。

===2. 项目目标===

今年是5G商用元年，在这大背景下，5G+工业互联网成为了重要应用场景，各大[[产业]]纷纷呈现出拥抱5G+工业互联网的态度，但业界也缺乏较好的成功的应用案例。本项目的目标是通过5G技术及其对工业互联网产生的叠加效应为新凤鸣带来的生产效率上的提高，[[企业管理]]水平上的提高。这个项目诞生在5G+工业互联网浪潮的前期，将成为标杆项目，在行业中案例还不多的时候，必将得到其他企业的仿效，甚至复制。

==项目实施概况==

===1. 项目总体架构和主要内容===

（1）新凤鸣智能车间5G网络整体架构

如下图所示，所有应用通过CPE接入5G基站，[[数据]]流通过5G基站，承载网以及MEC回传到新凤鸣园区机房。

（2）应用主要内容

智能车间5G主要应用包括：无人IGV小车方案，车间8K高清5G智能监控方案，机器视觉+5G+AI飘丝/飘杂检测方案，5G无线数据[[信息]]点采集方案。

===2. 工艺管理、研发设计、资源配置、运营管理、过程管控、设备管理等方面工业互联网应用架构（一个或多个均可）===

本项目中，中兴通讯自有的产品技术为5G网络技术，其他的产品来自于[[合作]]伙伴。

通过5G网络的超低延时和无死角覆盖，IGV小车在5G网络上可实现实时通讯，后期结合AI自动驾驶技术，实现运输速度的灵活实时变化和运输路线的灵活按需调整，车间作业车流量极大提高。解决了以前运输[[速度]]较慢、运输路线固定、作业车流量小、WiFi覆盖盲区多等问题。与此同时，利用5G网络的超大容量和超高速率，可大幅提升联网工业机器人的数量上限，并对车间现场进行8K高清视频监控。

飘丝/飘杂问题是化纤行业老大难的难题，每年都给化纤行业造成了巨大的损失。新凤鸣的核心产品是长丝，长丝是由几百根微米级别的细丝以每分钟4000千米的速度下丝速度盘卷而成。而下丝过程中，如果细丝飘离了[[轨道]]，就是飘丝，如果飘到了相近轨道就是飘杂。这个问题难点在于快和细，微米的细丝以千米每分钟的速度下行。 我们采用了巡检机器人和8k高清摄像头，通过5G网络，回传给AI算法识别的方案解决这个问题。目前利用小样本算法，通过5万多张样片的训练，系统的识别率达到了98.8% ，该技术已经在申请专利，并在互联网大会上进行展示发布，后续我们也会跟化纤行业中其它企多[[合作]]，考虑要形成一个行业的联盟一起来推行并深入优化这个方案，推动整个行业生产发展。

通过本项目的部署，提升新凤鸣业主生产[[效率]]和管理水平，生产过程中的质量也得到了有效的保障。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]