近日，2020中國5G+工業互聯網大會成果發布會發布了29項“5G+工業互聯網”典型應用，中國聯通與雅戈爾共同打造的“5G+工業互聯網項目”便是其中一項。在浙江寧波的雅戈爾工廠里，MES系統發出指令，布料在流水車間里挨個“排隊”，剪裁好的布料隨即進入縫制程序，縫制好的上衣與褲子實現精準匹配，有序完成從裁剪到成衣的“蛻變”……原本傳統的生產流水線，在中國聯通5G賦能下變得“智慧”起來。

5G助力智能工廠落地

2003年，雅戈爾建成業內首條紡織服裝垂直產業鏈，涵蓋棉花種植、紡紗織造、成衣設計、制造加工和零售終端幾大建設內容。后來，雅戈爾在工廠中引進了包括裁床、縫紉機、整燙機及吊掛等當前國際先進水平的生產設備和操作系統。“以往，全靠人工讓布料流轉于各工序之間，后期的西服和西褲之間無法自動匹配。除此之外，還存在園區內數據采集能力不足，整體物流倉儲效率比較低的情況。現在，通過MES系統從裁剪完畢的布料到變成一套直接可以銷售的成衣，全程‘腳不沾地’，都在吊掛系統上完成，從而節約了大量人、物和時間的成本。”雅戈爾相關負責人說道，“在生產車間配備從縫制到整燙的全系吊掛系統，讓上衣和褲子實現智能配對，我們還是第一家。”

這是智能工廠中的運轉場景。智慧工廠的落地是中國聯通與雅戈爾攜手合作的結果。5G商用后，在原有的工廠信息化和自動化基礎之上，如何充分發揮新一代基礎網絡技術的能力優勢，實現企業生產的數字化轉型，并進一步提升企業的生產運營效率，是雅戈爾發展面臨的一個新課題。在困惑中，中國聯通工業互聯網創新團隊提供的5G+全連接工廠的數字化轉型方案與雅戈爾不謀而合。在充分調研雅戈爾的設備、生產、信息化系統、物料、能耗等各方面運營情況后，中國聯通建議雅戈爾在原有的自動化生產、信息化系統基礎上，以5G和邊緣計算技術為依托，以全連接平臺進一步實現人、機器設備、物料、能耗、質量檢測的全面連接，實現生產要素的實時監控，數據自動采集，為制造執行系統提供全面的數據支撐；通過數據分析，實現生產多維度統計和歷史數據分析，為領導決策提供強有力的數據支撐；通過5G+MEC，實現多地生產數據的協同聯動；通過大數據、人工智能技術，讓設備擁有智慧，從而極大的提升生產效率、提高產品質量。

5G解決行業痛點

有線網絡布局成本高、改造施工及后期運維成本大一直是服裝制造行業的痛點。若放棄使用有線網絡，將導致服裝工廠內網絡布局不完善給工廠運行帶來一定困擾。據相關負責人介紹，“5G面世前，我們不僅嘗試使用有線網絡連接的方式，也嘗試了WiFi。有線網絡線纜排布操作不便，且容易形成布線雜亂問題，存在安全隱患；WiFi信號時延高，抗干擾性較弱，且存在信號覆蓋死角與盲區，數據采集的效果并不理想。”以數據采集為例，以往，雅戈爾服裝城園區內的水、電、汽表的數據采集工作均以人工抄寫的形式開展，園區內儀表數量眾多，人工抄表耗時耗力，導致數據統計周期延長，用科技替代人工操作勢在必行。

5G的到來，低時延、大帶寬的特點給工廠內實現物聯網布局，打造智能生產車間提供了便利。“5G最大的特點是大帶寬、低時延、廣覆蓋，能夠有效解決網絡延遲的問題，給未來部署園區網絡提供了新思路、新選擇。對于我們而言，數據的實時采集更便捷高效了。另外，引入邊緣計算還可提供數據分析應用，如預測性維護、安防消防監控、儲能配置等等，助力打造雅戈爾智慧園區、智慧工廠。雅戈爾在選擇相關產品設備時也優先考慮支持智能物聯的設備，比如用智能儀表來取代傳統的水電氣機械儀表。”相關負責人介紹道。5G的MEC能力借助CPE與PAD和AGV連接，提高了數據采集能力，實現線路的自動控制，同時利用CPE與裁床的連接能力實現AR無縫銜接，打通了縫紉機、裁床、吊掛之間的隔閡。

5G+工業互聯網前景廣闊

除了與雅戈爾之間的合作，中國聯通寧波分公司聚焦5G+工業互聯網應用，2019年走訪調研大小制造業60余家，積極探討機聯網及5G數字工廠等方案，先后與各區縣經信局溝通，助力寧波制造業轉型升級。目前，寧波聯通已簽約余姚小家電行業云平臺項目，協助弘訊科技完成注塑機聯網，落地寧波港5G遠程控制應用。在制衣行業，寧波聯通雅戈爾項目團隊在杭州杭絲時裝集團有限公司和嘉興恒美制衣工廠也積累了5G場景部署的項目經驗。

5G賦能工業互聯網，智能制衣車間未來還有哪些發展空間？對此，雅戈爾相關負責人表示：“工廠5G配套設備（自動化設備、傳感器和執行器支撐）更新換代需很長一段時間消化，個別場景應用還處于研究階段。借助5G+工業互聯網，AR將在監控流程和生產流程等方面發揮關鍵作用，如在生產任務分步指引中利用AR進行手動裝配過程指導，還可用于遠程專家業務支撐、遠程維護。”此外，對于一些重復性、單一性較強的環節如檢測等，未來可通過5G技術用人工智能替代人力，提升效率。“值得一提的是，我們也希望引入工業機器人，通過5G+高清攝像頭在生產車間進行巡視監控，通過機器人進行車間問題確認，并讓機器人學習記憶關鍵工序步驟，通過高清視頻實時監控流水線員工操作是否標準，工時是否合規。”
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