1、1 互联制造|2020年11月 互联制造 关于使用专用蜂窝技术实现工业 4.0 转型的指南 2020 年 11 月 ERICSSON 共同编制 互联制造|2020年11月2 目录 序言 制造业 制造业面临的挑战 打造工业4.0 专用网络 用例 方法 自主移动机器人 协作机器人 增强现实 资产状况监测 数字孪生 用例综合部署 用例的选择 结语 03 04 06 09 10 14 16 18 20 23 26 28 31 32 35 序言 这是一份由爱立信、 海克斯康 （Hexagon） 和理特 咨询公司 （Arthur D. Little） 共同编制的报告。 本报告研究并量化了5G专用蜂窝网络对
2、制造业 的潜在价值。 3 互联制造|2020年11月 智能制造正在 涉足商品生产 随着制造业向工业4.0迈进， 这一产业正在发生重大 转变。 爱立信专用蜂窝网络解决方案如专用网络 （Private Networks） 和工业互联 （Industry Connect） 等， 正在 为制造业提供所需的连接能力， 从而助其实现更灵活、 安全、 可靠和智能化的生产过程。 在此背景下， 制造业仍面临多重挑战。 本报告将详细介绍制造业所面临的挑战， 并阐述在 高性能的专用蜂窝网络帮助之下的智能制造如何应 对这些挑战。 3 互联制造|2020年11月序言 互联制造|2020年11月4 缔造一个连接性 更强的
3、产业 “许多工厂采用 不灵活的传统设 备， 既不能轻易移 动， 也无法适应不 断变化的需求” 。 制造业是一个门类广泛的产业， 从 小型啤酒厂到航空航天设施、 汽车 装配线无所不包。 根据世界银行的 数据， 制造业大约占全球国内生产 总值 （GDP） 的16%， 因此， 它是全球 经济的一大基础。 然而， 制造业正面临一些严峻的挑战； 客户期望更快的交付速度和更多 的定制产品， 这就需要工厂支持灵 活生产。 对许多工厂而言， 这是一 个很高的要求， 因为它们使用的 是不灵活的传统设备， 不能轻易移 动， 也无法适应变化多端的需求。 更麻烦的是， 尽管自动化程度普遍 提高， 但工厂的经济生产效率
4、却呈 下降趋势。 为了将生产效率迈向新阶段， 制造 商们突破传统桎梏， 正在通过互联 网连接其设备并带来显著的收效， 然而， 工厂也面临网络攻击。 防御 这些攻击已经成为CTO和技术人员 首要之务。 制造业 互联制造|2020年11月4制造业 5 互联制造|2020年11月 缔造一个连接性 更强的产业 制造业是全球经济的重要组成部分， 占全球GDP的16%。 根据这一数据， 世界银行计算了每个细分领域的贡 献值。 制造业的四大门类如下 （图为该门 类对GDP贡献值的占比） 。 机械与运输设备 （31%） 化学 （14%） 食品、 饮料和烟草 （5%） 纺织品与成衣 （5%） 其他 （45%）
5、制造业 互联制造|2020年11月6 制造业面临的挑战 制造业面临 哪些挑战 互联制造|2020年11月6制造业 7 互联制造|2020年11月7互联制造|2020年11月 制造业面临的挑战 制造业需要克服的 7 大挑战 生产效率增速下滑 制造业在竭力提高生产效率， 但另有 迹象表明， 生产效率增长速度开始 下降。 在上个世纪， 制造业已经实施了许 多优化生产的概念， 如六西格玛 （Six Sigma） 和精益生产 （Lean Production） ， 但这些方法似乎已经实现了它们所 能提供的所有生产效率提升潜力。 据VoxEU提供的数据， 自2005年以 来， 欧洲和美国的全员劳动生产效率
6、 增速都低于1%。 对于整个制造业来 说， 这是一个令人担忧的迹象， 也凸 显了引入新方法的必要性。 供应链中断 制造业面临的除了内部挑战外， 还 存在一系列外部困难。 新冠疫情导 致边境关闭、 封锁， 扰乱了供应链和 本地制造业的运行。 此外， 贸易紧张局势和关税正迫使 人们转向更本地化的生产和更短 的供应链。 据美中贸易全国委员会 2019年开展的一项调查， 80%以上 的美国公司在去年受到贸易紧张局 势带来的一些负面影响。 合适人才短缺 确保劳动力队伍具备关键技能， 是 制造商面临的另一个挑战。 与传统 工厂相比， 现代工厂 （尤其是智能工 厂） 更需要新的能力。 对此， 信息技术 （I
7、T） 、 运维技术 （OT） 和数据科学领域对技术人才的需求 最大。 据美国制造业协会和德勤的研究报 告显示， 60%的制造业职缺是由于 缺乏具备足够科学、 技术、 工程和数 学知识的应聘人。 这个庞大的产业目前面临着一些重大障碍， 制造商必 须攻克它们才能生存并保持竞争力。 60%的制造业职位空缺是由于缺乏 具备足够的科学、 技术、 工程和数学 知识的应聘人。 制造业 互联制造|2020年11月8 更换老旧机器 当今大多数工厂都存在闲置设施， 随 着制造商对设施的更新与改良， 现代 制造技术尤显重要。 这些工厂背负着许多老旧设备， 这些 旧机器和旧资产可能需要长达20年 才能完全折旧， 因此
8、企业往犹豫不决 于是否淘汰它们。 因此在实施新的解决方案时， 如此多 的过时机器可能会带来庞大的整合 挑战， 且可能由于它们难于一体化而 形成难以合并的数据孤岛。 安全防范需求 生产商在在更新基础设施并着手建 设智能工厂时所面临的另一个挑战： 数据安全。 工厂生成的数据非常有价值， 而且可 能面临严重的风险， 这就需要专用网 络或私有/本地网络的安全性加持。 据凯捷咨询公司 （Capgemini） 2019 年的一项调查， 超过五分之一的制 造商在当年遭遇了针对其智能制造 项目的网络攻击。 客户期望定制化产品 最大的挑战之一是客户期望正在发生 变化， 这在离散制造空间尤其普遍。 据Protol
9、abs于2018的调研显示， 86% 的客户表示定制化产品有一定的吸 引力， 62%的客户表示他们愿意投入 更多的资金来定制自己的产品。 这种快速定制的需求意味着工厂必 须具有极高的灵活性， 以便能够快速 调整生产来满足这些定制化订单的 需求。 更新改造固定资产 大多数工厂都部署了有线连接来实现 设施在自动化和数字化上的转型。 但 无论是定制化产品的制造需求， 还是 干脆换个新产品， 这种有线连接固定 资产的形式使得设施更新改造极其困 难。 如果工厂要在日益苛刻的现代市 场中获得竞争优势， 具备快速适应和 灵活应变能力至关重要。 62%的客户表 示他们愿意投 入更多的资金 来定制产品。 制造业
10、 9 互联制造|2020年11月9互联制造|2020年11月 连接方式攸关 整个制造业 智能制造需要灵活的自动化。 而自动化需要强大的无 线连接， 这是产业转型的催化剂。 我们的研究选定了五个用例， 它们采用无线连接来实 现制造商在未来蓬勃发展所需的自动化。 这些互联工厂将具备得天独厚的条件提高效率、 安 全性和可靠性， 并最终提升盈利能力。 打造工业4.0 打造工业4.0 互联制造|2020年11月10 专用网络 专用蜂窝网络能提供什么 制造业面临的许多问题都有解决 方案。 制造商们越来越注意到专用网络在 提高生产灵活性方面的价值。 这些价值是通过在高设备密度环境 中引入高速连接、 低延迟和
11、高性能来 实现的。 大量数据和低延迟的结合可以创造 在商业上的竞争优势。 当前的专用网络主要使用4G LTE。 5G 技术的专用网络预计将在2021年广 泛使用， 并将在实现智能制造方面扮 演重要角色。 什么是专用网络？ 为某一组织专用而部署的内部网络。 在制造业， 这通常包括工厂车间、 仓库和装货码头 目前大多数专用蜂窝网络是4G LTE网络， 同时具备5G能力 打造工业4.0 11 互联制造|2020年11月 蓄势待发， 迎接自动化 时代 德勤在2019年的一项调查发现， 绝 大多数制造业高管 （86%） 认为， 智 能制造的计划将推动未来5年内的 竞争力。 而且有大量的机会可以实现自动化
12、， 原因是， 大多数制造业生产任务仍 然是手动操作的 （如图所示） 。 制定决策 （19%） 管理 （31%） 体力劳动 （33%） 鉴别与评估信息 （32%） 复杂技术活动 （37%） 信息处理 （47%） 86%制造业高管认为， 智能 制造将推动未来5年内的竞 争力。 （德勤2019年） 人机分摊工作的时长对比 制造业， 2018年 来源： 爱立信、 MAPI （制造业生产力与创新联盟） /德勤、 理特咨询公司的分析。 1） 2019年德勤-MAPI智能工厂研究 ， 德勤和MAPI （2019年） ； 2）RPA： 机器人流程自动化（RPA， Robotic Process Automat
13、ion） ， 理特咨询 （2019年， 另结合行业专家意见） 。 制定决策 管理 体力劳动活动 鉴别与评估信息 复杂技术活动 信息处理 人 2028年自动化潜力 机器 打造工业4.0 互联制造|2020年11月12 智能制造概念涵盖了大量广泛应用于制造业的 技术， 从产品概念、 设计， 到生产、 优化和质量保 证皆在其中。 部分领域 遥遥领先 在将设施改造成为智能工厂的过程 中， 部分制造业更为先进。 具体而言， 机械和运输领域走在最前面， 紧随其 后的是化工领域。 据理特咨询的分析， 到2029年， 在管 理、 体力劳动、 信息鉴别和评估以及 信息处理等方面， 大部分工作任务具 有很大的自动
14、化潜力。 全面自动化， 全面转型 为实施智能制造， 生产制造过程中 的每个阶段都必须互联和数字化。 自动机器人技术可以提供实时、 闭 环和机器之间 （M2M） 的通信， 以及 提供无缆机器人协作完成任务。 增强型视频服务实现了人机之间的 三维与视频的驱动交互。 而更先进 的应用可以通过设施的数字孪生技 术来优化这些交互。 增强现实是一种新的现实 增强现实技术通过虚拟生成任务， 提供可在现实世界中加以应用的体 验， 从而能极大地增强培训并能提 升工人的任务协作能力。 由于增强现实技术能够减少任务复 杂的培训时间， 将操作员错误减至 最少， 并允许远程协助， 制造商对增 强现实的兴趣与日俱增。 打
15、造工业4.0 13 互联制造|2020年11月 专用是创新所需 所有这些用例都需要专用的无线连 接， 因为有线连接难以对设施快速重 新配置， 而且基本上不具移动性。 当自动机器人和其他资产在整个生 产车间移动或被移动时， 专用无线网 络可以为它们提供高速连接。 它还可 以提供位置数据 （资产跟踪） ， 特别适 用于难以接触和布线的连接设备。 选择合适的频谱 首先， 制造商必须选择何种类型的无 线连接最适合他们的需求， 而第一步 就是， 在授权频谱和非授权频谱之间 选择。 授权频谱由政府监管， 因此服务提供 商和其他组织可以使用专用频谱， 而 不必担心外部各方会耗尽带宽。 反过来说， 非授权频谱
16、可供各方使 用， 但通常不适用于非常远的距离。 一般而言， 对于依靠专用网络的智能 制造而言， 授权频谱将更能满足其需 求。 非授权频谱的容量较小， 因此除 非使用蓝牙或WiFi等短程无线技术， 否则可能会出现性能方面的问题。 而 短程技术不太可能覆盖大型工厂所 需的范围。 与非授权频谱相比， 授权频谱具有更 高的可靠性、 更好的性能和更广泛的 覆盖范围。 尤其是5G专用蜂窝网络具 有低延迟、 高安全性、 高速率和巨大 吞吐量等优势， 因此授权频谱是满足 智能制造连接需求的理想选择。 智能制造的束缚 然而， 许多制造商在开启工业4.0数字 化之旅时将会遇到一些障碍。 例如， 如果生产已经在运转
17、， 为什么要改变 它？ 业务用例需要有说服力， 以使高 级管理人员相信投资和颠覆的潜在 性都是值得的。 鉴于业界对生产效率和定制化需求 的关注， 专用蜂窝网络能够满足这些 目标所需的效率和灵活性， 就是说服 高级管理人员的一个有力理由。 此外， 许多潜在用例有待实施。 管理 层必须确定要部署的第一个用例， 且 需要证明在专用蜂窝技术上的投资 是合理的。 最后， 各组织必须确定智 能制造的部署过程， 并决定如何整合 所部署的各种用例。 打造工业4.0 互联制造|2020年11月14互联制造|2020年11月14 5 个智能制造 用例 我们的最佳用例： 使用专用蜂窝网络实现智能制造。 用例 用例
18、15 互联制造|2020年11月 关于这 5 个 用例 基准工厂 在分析这些用例时， 我们已将其全 部应用到了基准工厂： 西欧的一家中 型汽车一级供应工厂 ， 主要从事冲压 和组装业务。 公司收入为1亿美元， 约有 500名员工， 毛利润为10%。 本报告将考察5种技术的用例， 帮助 制造商提高运营效率。用例如下 所示： 自主移动机器人 （AMR） ， 实时 生产链自动化 协作机器人， 提高运营效率 增强现实 （AR） ， 支持高效质量 检验 资产状况监控， 有助延长正常 运行时间 数字孪生， 优化运营 用例 互联制造|2020年11月16 方法 自2017年以来， 爱立信携手Arthur D
19、.Little合作发布了一系列研究报 告， 探讨蜂窝连接和5G为各行业创 造的价值。 我们还提供了具体指导， 帮助生 态系统合作伙伴实现这些价值。 今年， 我们扩大合作， 与海克斯康 Hexagon （其为离散制造等应用提 供传感器、 软件和自主解决方案的 供应商） 共同研究， 目的是进一步 明确对智能制造的洞察。 我们2020年的联合研究从离散制 造商的角度出发， 建立在对5个高 价值用例自下而上的深入分析的 基础上， 以解决制造业最迫在眉睫 的痛点、 难点。 为了衡量经济、 社会和环境净值， 我们首先根据实际工厂的具体关 键绩效指标 （KPI） 定义了标准工 厂。 然后， 我们自下而上分析
20、每个 蜂窝连接用例所创造的增量值， 涵盖从部署到稳态运营的整个过 程。 *每个用例的增量值汇总为一 个标准工厂的总收益。 整体分析和输出值均已通过海克 斯康Hexagon和其他专家的全面 验证。 用例 * 稳态净值是术语 “稳态” 和 “净值” 的组合。 稳态是指用例已经完全部署， 因此所有的收益得以被激活， 只有运营成本处于活跃状态 （没有额外的资本性支出投资） 。 净值是从收益中减去所有成本后的价值， 即实际的 “节余” 。 17 互联制造|2020年11月17互联制造|2020年11月 海克斯康 （Hexagon） 的有益之见 以下是我们与海克斯康 （Hexagon） 合 作获得的有关互
21、联制造的新洞察。 我们将揭示最息息相关和最成熟的 专用蜂窝网络新用例。 通过关注这些洞察并部署专用蜂窝 网络， 企业能够自信地在工业4.0时代 蓬勃发展。 用例 用例 互联制造|2020年11月18 “在我们选择的5 个用例中， AMR是目 前最成熟、 也是为 制造商提供了最 大价值的用例” 。 如今， 在进行质量检验时， 测量系统 常常是固定式的而缺乏灵活性。 这 些检验需要大量耗时的手动操作。 海克斯康研究其客户群， 发现客户 在物料运输和质量检验方面面临以 下挑战： 海克斯康提供好几种便携式测量 解决方案可部署在自主移动机器人 （ARM） 上， 此类机器人通常使用激 光雷达传感器、 3D
22、摄像头和绘图软 件， 并安全地绕过周围物体和人员。 便携式激光跟踪仪提供6个自由度， 用于探测、 扫描、 执行自动检验以及 反射器测量。 测量系统的灵活性是节省时间的 首要因素 （56%的受访者赞同） 便携性是激光跟踪仪和其他检 验系统的关键采购标准 （49%的 受访者赞同该观点） 操作员需要花三分之一的工作时 间来监管检验设备 （45%的受访 者赞同该观点） AMR：智能 工厂的主力军 自主移动机器人 用例 19 互联制造|2020年11月 “AMR46%的价值 是让叉车操作人 员得以从事工厂 其他工作” 。 致力于自动化 爱立信和海克斯康研究了专用蜂窝 连接用例， 并深入探索5G蜂窝技术如
23、 何为AMR提供连接性， 使其能够在生 产车间内高效移动并进行质量检验。 为了使AMR能够在生产环境中自由 移动以进行检验或搬运物料， 制造商 需要处理和管理大量数据， 还需要高 度可靠、 低延迟的连接， 以便能够安 全地提供实时数据传输。 专用蜂窝网络可提供此类连接。 借助 5G， AMR可在工厂内无需任何磁条引 导便能移动； 5G提供的高定位精度， 即使在互联设备密度较高的设施中， 机器人也能畅行无阻。 安全、 可持续 AMR有许多优势， 其中最重要的是 提高了工人工作的安全性， 因为机 器人能够在对人类构成潜在危险的 环境中轻松地移动。 此外， AMR还可以更精确地搬运物 料， 减少多达
24、30%的典型废料， 这不 仅有助于企业盈利， 而且也有利于 环保。 自动化提高经济效益 以年稳态净值的方式统计， 财务收益 约占收入的1.5%。 第5年的投资回报 率为50%， 投资回收期不到4年。 收入和投资回报收益的价值占 比： 由于地面路线优化， 停机时间降低， 物料 的搬运速度提升 叉车操作人员得以从 事工厂的其他工作 质量检验成本降低、 质量提高 返工减少 49% 46% 3% 2% 用例 互联制造|2020年11月20 协作机器人 Cobots 崛起， 品质提升 协作机器人 需要更多的关注在更多的 产品上 海克斯康的研究表明， 22%的客户表 示， 校准零部件是执行测量程序中最 困
25、难的步骤； 55%的客户表示， 更灵 活的测量系统可减少在质量检验上 所消耗的时间。 不到一半 （47%） 的受 访者表示， 在检验过程中， 操作员必 须用三分之一的时间来监管设备。 此外， 如今客户期望产品零缺陷。 为 实现该目标， 制造商必须检验所有产 品而不只是抽样检验， 这将增加其检 测工作量。 用例 21 互联制造|2020年11月 让协作机器人Cobots 助您 一臂之力 协作机器人 （Cobots） 与操作员并肩 工作， 执行操作、 钻孔或装配等制造 任务， 并自动质量检验仍位于生产 线上的产品。 如此一来， 不仅仅是样 品， 所有零部件都可以被自动检验。 使用协作机器人Cobo
26、ts， 工厂无需 增加时间便能够完成对每个零部件 的检验， 从而提高整体质量和客户 满意度。 专用协作机器人Cobots需 要专用网络 Cobots协作机器人需要灵活且能够 在整个设施中自如移动， 因此它们 可以重新安排工作任务， 并用于多 种用途。 即使在成百上千个其他的互联设备 中， 专用蜂窝网络仍能够提供快速、 稳定的连接， 因为它旨在具有设备 高密度的环境中提供支持。 “因此， Cobots协 作机器人必须以 无线方式连接到 工厂网络， 而5G 专用蜂窝网络可 以提供协作机器 人所需的可靠、 低 延迟连接” 。 用例 互联制造|2020年11月22 风险更小， 浪费更少 Cobots协
27、作机器人能够快速、 准确 地执行对人类员工构成风险的任 务， 从而改善员工工作的安全性和 环境。 经济效益也高 以年稳态净值计， 投资Cobots协作机器人所产生的财务收益约占收入的1.4%。 第5年的投资回报率为44%。 投资回收期不到4年。 “Cobots协作机器 人具有极大的经济 和环保优势， 提高 生产能力的同时 还能减少浪费” 。 收入和投资回报收益的价值占比： 劳动力资源利用率提高 停机时间减少 质量问题减少 质量检验成本降低 占总价值的68% 占总价值的19% 占总价值的10% 占总价值的3% 用例 23 互联制造|2020年11月 提高质检质量 人工执行质量检验需要相关人员具
28、备特定的经验和技能， 例如能够准确 比较产品与规格。 目前， 制造业正面临招聘的挑战， 包括 找到合适的技术人员， 确保技术人员 在正确的时间和地点能充分被利用。 海克斯康研究发现， 四分之一的优质 技术人员预计将在未来5年内退休， 73%的企业表示， 很难雇佣到熟练工 人。 已经有超过三分之一 （36%） 的受 访制造商表示对工人而言， 比较零部 件与规格图纸 （如CAD模型） 尤其困 难。 另外， 这些工作也非常耗时48% 的制造商表示， 自动化零部件识别和 测量将简化质检工作流程。 质量低劣的代价是非常高昂的， 在生 产过程中未及时发现质量问题则更 加糟糕。 如果成品的质量问题是由客 户
29、而非制造商首先发现的， 那么成本 会增加10倍。 现实检验利 用AR改进检验 增强现实 用例 互联制造|2020年11月24 AR用于质检 智能制造受益于AR的部署， 该技术 用于一个正面临着严峻挑战的领 域： 质量检查和诊断。 增强现实可以在质量检验方面发挥 巨大作用， 为检验人员提供可视化 效果， 大大减少人为错误的机率， 工 作人员无需在设备、 手册或屏幕之 间来回移动， 减少姿势不适的时间。 在可视化的叠加图中， 工作人员可以 在地图上看到地理参考三维CAD模 型， 或者混合CAD模型、 OGC 3D tiles、 glTF模型和point cloud， 所有这些都 为用户提供了精确的
30、可视化分析。 AR还可以在所有常见的台式机和移 动平台上展示2D和3D数据格式， 并 在同一视图中组合多种数据类型。 AR用于支持 AR设备可以实现即时支持和即时测 量， 可供整个工厂中的技术人员、 维 护人员和操作人员使用。 指示的快 速可视化可以让专家能够远程为现 场人员提供支持。 AR在制造领域还有其他优势。 例如， 由于服务专家可以为本地检验人员 提供远程支持， 因此可以减少约半 数的到场需求， 也就减少50%的二 氧化碳排放。 “有了AR， 服务专 家可以为本地检 验人员提供远程 支持， 减少50%与 到场差旅有关的 二氧化碳排放” 。 用例 25 互联制造|2020年11月 致力于
31、增强现实 为了在制造环境中实现AR， 工厂必 须能够提供可靠、 高度安全、 高吞吐 量的实时无线数据传输， 以处理所 需的富媒体和复杂分析， 特别是在 工作人员戴着AR眼镜在整个工厂移 动的时候。 此外， 无线连接必须提供极其精确 的定位， 并能够处理工厂内任意地 点的高密度互联设备。 专用蜂窝网 络可满足所有上述要求。 增加利润 以年稳态净值来计， 增强现实质量 检验的财务收益约占收入的0.5%。 “AR第5年的投资 回报率为68%， 投资 回收期不到3年” 。 收入和投资回报收益的价值占比： 劳动力资源利用率提高 质检成本降低 人工维修成本降低 停机时间减少， 由于诊断 和检验速度更快 专
32、家服务差旅费用降低 46% 34% 10% 8% 2% 用例 互联制造|2020年11月26 “通过资产状况监 测， 制造商可以减 少10%的所需备 件数量” 。 如上所述， 制造商在许多方面都备 受挑战， 维护方面也不例外， 包括 了解机器利用率和整体设备效率 （OEE） 等方面。 资产状况监测可以通过启用预测性 维护功能来解决这些问题， 该功能 使用传感器收集来的数来确定何时 需要执行维护。 关键资产状态可通过集中式仪表 板来分析， 无论这些资产位于单个 站点还是散落世界各地的多个工 厂中。 通过资产性能和状态的实时 可定制通知， 其中包括坐标测量机 （CMMs） 和激光跟踪器的能力， 操
33、 作人员和管理人员可以轻松地监测 无人看管的机器运行情况。 汇总数 据可用于预先安排维护和鉴定出停 机时间的原因。 维护机器的 最佳资产 资产状况监测 用例 27 互联制造|2020年11月 延长设备运行时间的好处 自动资产状况监测能够优化制造商 的维护工作， 确保工厂不会因维护 不足而停机， 亦不会投入不必要的 时间和资金来保持设备良好运行。 资产状况监测使设备保持良好状 态， 同时防止过度维护和过早更换 零部件。 因此， 制造商可减少10%所 需备件数量， 员工也可以减少日常 重复性工作。 机器的智能跟踪功能使制造商可以 通过更长的机器运行时间， 实践更 具可持续性的使用。 技术推动资产状
34、况监测 为了实施资产状况监测， 工厂需要 能够高效地处理和管理数据。 爱立 信提供了必不可少的高可靠性、 高 速、 高吞吐量企业专网连接， 这对于 生成实时数据至关重要。 保持良好的投资回报率 以年稳态净值计， 财务收益约占收 入的0.8%。 第5年的投资回报率为 151%， 投资回收期不到3年。 “资产状况监测在 第5年创造了151% 的投资回报率” 。 收入和投资回报收益的价值占比： 减少停机时间 节省维修材料 成本 提高劳动力 资源利用率 总收益的51% 总收益的36% 总收益的13% 用例 互联制造|2020年11月28 制造商借 数字孪生 取胜 数字孪生 需要提高灵活性 为了保持竞争
35、力， 制造业就需要提高 效率、 灵活性和品质， 同时减少开发 成本， 加快产品上市速度。 然而目前， 由于制造商无法在生产过 程中准确跟踪组件， 因此不得实现上 述目标。 此外， 生产线上的设计变更 通常困难且耗时。 亟需一种更具创新性的工具。 “数字孪生技术使 制造商能够确定 如何在不改变任 何工艺的情况下 优化生产环境” 。 用例 29 互联制造|2020年11月 数字孪生应运而生 数字孪生是一个在智能制造中， 用 于优化特定作业方面的虚拟模型。 它数字化展示整个作业， 使制造商 能够确定如何在不改变任何工艺的 情况下优化生产环境。 数字孪生还可以使用3D扫描仪、 传 感器和激光雷达虚拟呈
36、现实际设 施。 因此， 制造商可以为所有资产创 建完整的虚拟3D图。 通过实时收集资产数据， 制造商可 创建资产整个生命周期中的完全集 成视图。 显而易见的差别 制造商可借助数字孪生， 获得关于 当前和过去生产环境状态的丰富可 视化信息， 并通过 “假设” 场景规划 未来的状态。 数字孪生可以给出关于工艺和工厂 的实用的洞察， 让制造商得以全局 把控变革的实施。 这意味着他们可 以提高资产效率， 提高生产效率， 并 降低运营风险。 随着工作变得更加数据驱动和数字 化， 制造商将能够通过优化生产、 更 高效地进行产品线变更来降低运营 支出。 “数字孪生可给出 关于工艺和工厂 的实用的洞察， 让
37、制造商得以全局 把控变革的实施” 。 用例 互联制造|2020年11月30 通过专用网络建立企业的 数字孪生 与资产状况监测一样， 要有效利用数 字孪生技术， 就需要处理和管理大量 数据， 因为数字孪生使用3D投影传 感器、 视频流、 激光雷达和热流， 这些 都需要实时传输而产生大量数据。 此 外， 一旦连接了整个环境， 连接密度 就会变得非常高。 智能制造中的专用蜂窝网络具备高 带宽， 可实时传输大量数据， 即使在 互联设备密度很高的情况下也能持 续提供可靠的连接。 此外， 由于要从 设备收集大量重要的工厂数据， 因此 5G的专有性和超高安全性至关重要。 制造商热衷于采用数字孪 生技术 根据
38、LNS research的一项调查， 25% 的受访制造业高管表示， 他们认为 数字孪生有助于提高生产能力， 而 海克斯康发现， 30%的制造业高管 认为数字孪生有助于降低成本。 数字孪生可实现制造优化， 带来若 干好处， 包括减少10%的返工， 这不 仅对经济效益产生影响， 而且还能 提高工人满意度。 此外， 它还可以减 少10%的废料， 有利于环保。 以年稳态净值计， 财务收益约占收 入的1.3%。 第5年的投资回报率为 28%， 投资回收期大约4年。 收入和投资回报收益的价值占比： 生产流程优化 配置时间减少 停机时间减少 返工减少 60% 31% 6% 3% 用例 31 互联制造|20
39、20年11月31互联制造|2020年11月 5 个用例打造 工业 4.0 这些用例各自都可以创造良好的投资回报。 但如果5个用例都被部署并协同工作， 它们的年稳态 净值合计达到600万美元， 占制造商收入的6%。 这意味着到第5年， 这些用例将贡献116%的综合投资 回报率， 总成本为1100万美元。 用例结合部署 “如果5个用例都已部署 并协同工作， 那么到第5年 的总投资回报率达116%” 。 用例结合部署 互联制造|2020年11月32 入手点？ 选择AMR。 AMR是最有成效的起点， 因为该用 例的好处最多， 并且是5个用例中最 成熟的。 仅AMR用例就足以证明对 5G专用蜂窝网络的初
40、始投资的合理 性， 然后可以基于的5G专网为其他4 个用例提供连接。 如果部署所有5个用例， 每个用例在 总价值中所占的份额如下： 用例的选择 自主移动机器人AMR： 26% 协作机器人： 25% 数字孪生： 24% 资产状况监测： 15% AR增强现实检验与支持： 10% 价值 资本支出 运营成本 116% ROI ( 投资回报率 ) 资产状况监测 增强现实 AR 检验与支持 数字孪生协作机器人自主移动机器人网络部署与运营 其他成本（例如 云端与数据管理） 总价值 2300 万美元 1100 万美元 总成本 用例结合部署 工厂全面部署的第5年 信息来源： 爱立信、 Arthur D. Lit
41、tle 33 互联制造|2020年11月 数字孪生用例在智能制造流程的各 个环节都发挥作用。 AMR用例活跃 资产状况监测 协同工作 下面列出5个用例 在我们的基准工厂 协同工作的情况。 用例结合部署 通过AR实现高效的质量检验 用例结合部署 01. 卸料 02. 存放物料 03. 收集物料 04. 冲压作业 05. 钻孔和组装作业 06. 总装 07. 质量检验 08. 运送最终产品 09. 包装和交付最终产品 AMR 用于实时生产链自动化 通过资产状况监测减少停机时间 借助协作机器人实现高效运营 互联制造|2020年11月34 01 自主移动机器人 AMR 02 资产状况监测 03 协作机
42、器人 04 增强现实 05 数字孪生 一旦物料卸载并存储， AMR就会根 据云端发出的订单来收集物料， 以 最高效的方式通过生产环境将物料 移至冲压机。 冲压机包含传感器， 这些传感器通过 无线方式连接到企业专网中整个设 施范围内的资产状况监测系统， 因 此一旦出现需要维修人员注意的问 题， 便会发出警报。 AMR负责将半成 品 （WIP） 产品运送到每个作业环节。 同时， 工厂一部分的协作机器人 Cobots将执行钻孔和组装任务， 而 另一部分的其他协作机器人cobots 则执行机内质量检验， 在零部件或 产品质量不合格时向工作人员发出 警报。 当产品准备总装和质量检验时， AMR将其移至最
43、后一个阶段， 届时 质量工程师使用AR眼镜检验最终产 品， 确保其符合要求。 整个工厂还使 用AR眼镜来协助完成从卸料到故障 排除和操作员支持的各种任务。 在后台， 数字孪生在智能制造的各个 环节都发挥作用： 更新虚拟模型， 执 行 “假设” 分析， 以进一步优化运营。 用例结合部署 35 互联制造|2020年11月 精打细算， 投资智能制造。 尽管有许多潜在的智能制造用例， 但 我们的研究表明， 本文介绍的5个用 例是最成熟和最好的起点。 显而易见， 智能制造的财务收益是巨 大的。 所有用例都会在3到5年内收 回成本， 如果将所有5个用例一起部 署， 则能够在两年内收回投资。 不仅可以带来财务收益， 还具有社 会和环境优势。 智能制造最终创造了 实质性的三重利润， 其中包括提高 工人工作的安全性、 减少废料和排 放以降低对环境的影响。 这5个用例代表了制造业的巨大飞 跃。 它们都依赖于爱立信提供的解 决方案， 即只有5G专用蜂窝网络才 能提供的快速、 可靠、 安全的连接。 这是一个强大的工具， 助力您实现 智能制造， 从而获得竞争优势。 结语 “所有用例都会在 3到5年内收回成 本， 如果将所有5个 用例一起部署， 则 能够在两年内收 回投资” 。 35 互联制造|2020年11月结语
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