5G:从云到机床工作区

如果快如闪电的下载和流视频是想5G时浮现在脑海中的唯一功能，它可能是时候重新思考，并更深入地思考。

与硬连线连接一样快速和可靠的无线能力是显而易见的。然而，它的优点不仅仅是灵活性和便利性。在5G产业园区欧洲机器人的应用正在重新定义机器人的角色，这在一定程度上是通过让全功率工业臂像它们的“合作”兄弟一样安全。其他研究，如使用安装在工件和刀柄上的传感器对振动和尖端磨损进行自动、过程中校正，将5G应用于刀具与金属的水平。

由瑞典电信公司爱立信和弗劳恩霍夫生产技术研究所(弗劳恩霍夫IPT)，一德研究院，校园也是在更大范围内一个5G的试验场。除了宽阔的室外网络，覆盖全国超过20,000平方英尺的室内空间，包括弗劳恩霍夫IPT自己的模拟数控机床车间延伸。这覆盖到多个网络，但只用于测试目的分裂。可以想象，5G可以在不降低性能让每一个机器人，机床或几乎任何其他资产的，即使是最大的工厂进行数据交换安全，可靠，并在单一网络上近乎实时的。

无论数控机床车间在多大程度上拥抱5G，这些早期应用都显示出不可否认的潜在戏剧性车间改造的潜力。爱立信欧洲5G项目经理Andreas Thuelig表示:“你可能能够找到其他方法，为个人用例实现相同的目的。”“但如果你从一个拥有所有设备、所有任务和所有需求的完整车间的角度来看，就没有其他方法可以将所有这些整合到一个具有保证服务等级的网络中。”

5克是什么?

5G代表第五代;这是由电信行业协会定义的最新蜂窝网络无线技术标准。5G设备的定义主要是使用高频无线电波。更高的频率可以在每个波上传输更大的数据包(带宽更高);减少两点之间传输数据包所需的时间(延迟更低);以及限制数据流中断开或中断的风险(连接可靠性可以超过99.9%)。更高的带宽、更低的延迟和更高的可靠性使消除电线和电缆变得更实用，无论是在设备范围内还是在单个工作站的水平上。

许多5G传感器可靠的性能在同一个网络上交换数据，有没有退化，可以使制造商能够创建一个真正的数字双。

并非所有的5G网络都是平等的。例如，近即时视频流就是增强移动宽带(eMBB)的一个例子。许多“智能”仪表和监视器构成了“物联网”使用大规模机器式通信(mMTC)网络。本文讨论的项目(以及对任务或安全至关重要的应用，如远程控制手术设备，或可能有一天，自动驾驶汽车)要求更高。只有超可靠的低延迟通信(URLLC)网络才能做到。

例如，德国汽车制造商奥迪(Audi)的研究涉及到移动式机器人组装单元——本质上是带轮子的机器人——可以根据需要移动，以协助工人完成组装任务。在一次演示中，一个移动机器人在方向盘上安装了安全气囊，这是一个完全工业化的模型，如果不加以控制，可能会造成损害、伤害甚至更糟。进行检查的系统是一个光幕，在细胞的开放的一面，阻止一切运动，当突破。Thuelig先生说，这一应用证明了5G在PROFINET和PROFISAFE等行业标准协议方面的潜力，这些协议对通信信道的可靠性和上限延迟有极高的要求。他解释说:“为了保护工人，组装过程中的中断应该是由真正的安全事故造成的，而不是由于数据包迟到或甚至丢失了通信通道上的数据包。”

带私人5G URLLC网络和合适的软件，刀架安装的传感器可能使CNC控制器以作为主轴匝反应。

欧洲校区的其他应用包括物料处理自动引导车辆(agv)，设计用于自由地与人流量混合。在十字路口与激光雷达(光探测和测距)传感器的实时可靠连接，以及相互之间的连接，为这些系统提供了一定程度的“智能”，使它们能够在各种“安全穿越”测试中更快地移动和反应。同样值得注意的是，这些agv的整个车队可以在同一工厂、同一网络上与其他5G应用程序一起运行。这是可行的，这要归功于5G的另外两个关键优势:支持更多设备的原始能力，以及将网络划分为针对特定应用的带宽。

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在数控加工的共同任务被计算和输入偏移：以确保机床确定相对于所述工作区域的其余部分的切削刃的位置，当CNC占刀架，跳动和刀具磨损的长度参数的调整。即使任务可以自动化，推进刀具磨损不可避免地蔓延到了加工效果，才可以被检测到，并用新的偏移校正。然而，弗劳恩霍夫和爱立信已经证明，这不是必须的情况。带私人5G URLLC网络和合适的软件，刀架安装的传感器可能使CNC控制器以作为主轴匝反应。

具体而言，研究人员使用5G-启用声发射（AE）传感器来测量声波，通过从切削区保持器向上辐射的频率（由材料变形所产生）。数据流的恒定分析使得能够检测在指示刀具破损和馈送该数据返回到CNC读取尖峰。研究人员指出，这种能力可以用小钻头和铣刀特别有用。

声发射传感器数据甚至可以用于跟踪刀具磨损，并在断裂前纠正工艺参数。然而，据报道，不断将特定切削工具的当前状况与AE频谱中的特定“指纹”相关联是一项困难的任务——这可能适合于机器学习——因为指纹是非常特定的应用程序。切削刃的几何形状、工件材料和工艺参数都影响传感器读数。Fraunhofer研究所的Niels Konig在电子邮件中表示:“到目前为止，我们已经在简单的钻井过程中使用了它，但我们专注于传感器的开发，目前还没有广泛的试验和数据收集。”“这是下一步的一部分。”

5G的速度、灵活性和可靠性无人能与之匹敌，所有这些都将有助于在展会和实验室之外推广新的应用。

无论进一步研究的结果如何，5G声发射传感器在数控加工中的机会不仅仅是监测刀具破损和磨损。研究人员认为，材料接触检测可以提供一种替代的主轴碰撞控制手段。声发射传感器还可以根据切削条件的变化检测工件材料的不均匀性。另一个潜在的应用是“间隙控制”:减缓工具在方法上的速度，以弥补实际切削条件和工艺规划假定的理想条件之间的任何“间隙”。

弗劳恩霍夫的另一个项目涉及直接在工件上安装5G传感器。在这种情况下，研究人员使用加速度计监测五轴铣削涡轮叶片盘(叶盘)时的颤振(一种加工振动的自我诱导形式)。这个想法是为了更快地找到一个工艺的最佳参数，这个工艺每个工件需要超过20个小时，并且占到圆盘生产成本的一半。5G已经交付，显示出将平均叶面返工率从25%降低到15%的潜力。“你无法从机器或控制系统获得这些数据，”Thuelig先生说。“必须在工件上安装传感器。”

连接点

5G传感器不必局限于AE传感器和加速度计。例如，三度的自由度切割力传感器可以帮助防止刀具偏转。位置传感器可以防止工件的夹紧错误，而热传感器可以帮助防止机器元件的过热。应变传感器可以提醒到力水平，可能导致主轴变形。在机床等设备的传感器可以方便的状态监测和预测性维护。增加传感器可以提供机器人手臂与新功能来解释和通过利用云或基于边缘的人工智能（AI）到周围环境的反应。

所有这些应用的底层基础架构会像上一代技术基本上是相同的（其实，5G的设计与4G / LTE共存）。在爱立信的广播点体系，数据从车间传感器流向小，冰球状天花板上的天线（以下简称“点”），然后向前（通过光纤电缆）到基站和更广泛的铺网。

在的情况下，刀夹安装AE传感器，数据返回到它被收集边缘处理上Genior模块化（GEM）从马波斯监控解决方案监测系统的工作站。该系统直接连接到通过现场总线连接的机器的工具。它也链接到一个单独的PC，提供用于跟踪的过程和存储用于以后的分析数据的人机接口。然而，由Fraunhofer笔记文档是缩放系统将可能与创业板监视系统的虚拟化版本更容易 - 也就是，只有软件组件 - 基于在一个私人工厂云，硬件“网关”提供给设备的直接连接工具。

其他云应用程序可以专门用于从设备健康指标到agv车队的指导信息的任何事情。正是在这个宏观尺度上，5G不仅对生产自动化有用，对生产物流也有用。例如,Theulig先生指出,许多5 g传感器可靠地交换数据在同一网络,没有性能的降低,可以使制造商创建一个真正的数字的双胞胎的过程(即虚拟变化以及现实)授权店经理和管理系统。“哪台机器因为备件而有闲置的危险?”他假设地问道。“哪个集合站有被争夺的风险?”几小时、几天或几周后会发生什么?”

向商店准备

图里格表示，将5G应用于实时加工过程监控的部分障碍与硬件有关。Fraunhofer IPT的声发射传感器和加速度计是为该研究所的研究配置的。每个传感器依次连接到一个配有5G调制解调器的路由器上。然而，多传感器平台的研究正在进行中，该平台将集成加速度计、陀螺仪、麦克风、温度和湿度传感器以及所有必要的电子设备，成为一个单一的紧凑设备。他说，这给小型化带来了挑战，爱立信的设备制造合作伙伴正在努力解决。

与此同时，5G标准继续推进。最新的更新，包括URLLC网络的关键功能，刚刚在今年早些时候公布。此外，支持公共5G网络所需的密集电缆基础设施网络也在发展，这些网络可用于与其他业务和业务部门协调。对未来的预测可能令人窒息，但5G在制造业中的潜力不容忽视。其他正在开发的应用包括使用计算机化的眼镜或头戴式耳机来辅助增强现实的训练。这些连接的设备还可以用于诊断设备内部的传感器组件，或进行现场外的设施参观(或更复杂的事情，如玄叶行走)。机床甚至可能由移动的机器人手臂来照料，它们可以自己从一台机器移动到另一台机器。

事实上，机床制造商已经在研究这个了。例如，牧野的2019年EMO展台以iAssist为特色，这是一款AGV，顶部有一个无线协作机器人，可以根据需要在模拟单元的预置和加工设备之间自动移动工具和工件。这些应用不一定需要5G——事实上，这个演示在2017年的EMO上首次亮相。然而，在5G的速度、灵活性和可靠性方面，没有任何产品可以与之匹敌，所有这些都有助于将这一技术和其他新应用推广到贸易展会和实验室之外。