工業工程、5G與智能制造

盧佩琳

摘? ?要： 工業工程（IE）是以科學的方法，有效地組織、計劃、協同管控工業中的人、機、料、能源、環境、信息等資源，實現高質、高效、精益、低成本且敏捷的生產過程。5G通信具有大連接、高速率、高帶寬、高可靠、低時延等特性。實驗和應用案例表明，IE工程師可以應用5G通信，實現工藝、流程、場景、生產線、車間、工廠等智能網聯，實現生產過程調整、模擬控制、動態監控、預測預警等智能化功能。融合網聯和智能技術，可持續實施優化策略，提高生產率和資源利用率，降低生產成本，提高產品質量和生產安全度。將工業工程、5G通信和智能技術融合，有利于實現工業制造現代化進程，有利于提升工業生產效益。

關鍵詞： 工業工程;5G;智能網聯;動態監控;模擬控制

引言

2020年，我國圍繞深化制造業與互聯網融合發展，聚焦兩化融合管理體系貫標、跨行業和跨領域工業互聯網平臺、特色專業型工業互聯網平臺、智能制造合作等方向，在積極探索形成可復制、可推廣的新模式和新業態，增強制造業轉型升級新動能。通過工業工程、5G通信和智能技術的融合，能提升制造業現代化水平，賦能工業制造，提升工業企業生產效益。

工業工程（Industrial Engineering，IE）自從100年前誕生以來，是發達國家工業界最為重視的技術之一。從泰勒的科學管理，到豐田的精益生產，IE不斷推動全球制造業取得新進步。IE以科學的方法，降低生產成本，提高生產率和效率，保證產品質量，提高生產安全度和舒適度，實現綜合收益最大化。在IE長期發展過程中，不斷采用新工具、新技術和新方法，由最初的秒表等簡單工具，發展到現在使用運籌學和MATLAB等復雜工具，推動工業制造從自動化、數字化邁向智能化的新征程。

因為5G標準建立到應用時間不長，是基礎性的通信技術，因此要與工業工程理論、工具和方法有機結合。也有可能是因為工業工程界對5G的功能以及給工業工程和制造業帶來的重大機遇認識不足，從而對5G和工業工程的有機結合缺少研究。本文闡述了IE方法，分析了自動化向智能化演進的實驗和應用案例，研究了5G通信特征對引領工業制造兩化融合的作用，針對增效案例、降本案例、提質案例、保障安全案例等，對IE方法、智能化、多種網絡互聯等特征進行了探究。本文對IE實踐中廣泛應用5G通信、新技術、新方法的探究，以及對生產過程進行的智能化提升有參考作用。

1? 工業工程的目標和任務

美國工業工程學會（AIIE，現名為IISE）對IE的定義：“工業工程是對人、物料、設備、能源和信息等所組成的集成系統，進行設計、改善和實施的一門學科，它綜合運用數學、物理和社會科學的專門知識和技術，結合工程分析和設計的原理與方法，對該系統所取得的成果進行確認、預測和評價”[1]。

日本工業工程學會（JIIE）[2]對工業工程作出如下定義：“工業工程是對人、材料、設備所集成的系統進行設計、改善和實施。為了對系統的成果進行確定、預測和評價，在利用數學、自然科學、社會科學中的專門知識和技術的同時，還采用工程上的分析和設計的原理和方法”。之后，定義被JIIE修改為：“工業工程是這樣一種活動，它以科學的方法，有效地利用人、財、物、信息、時間等經營資源，優質、廉價并及時地提供市場所需要的商品和服務，同時探求各種方法給從事這些工作的人們帶來滿足和幸?！?。

國內工業工程教材《基礎工業工程》[3]對工業工程概括如下：

（1）任務：研究將人、機、物料、能源和信息等要素設計成一個集成系統，不斷改善，實現更有效運作。

（2）目標：提高生產率，降低成本，提升效率，提高質量，提升安全度，獲取綜合效益。

（3）核心：降低成本、提高質量和生產率。

（4）研究對象：由人、機、物料、能源、信息組成的各種生產、經營管理及服務系統。

（5）核心思想：降低成本、消除浪費。

有的學者認為，工業工程既是一種技術，也是一種管理意識。主要理念包括：

（1）成本與效率：工業工程追求整體效益最佳，要求樹立成本與效率意識，追求節約、減少浪費，尋找以更低成本、更高效率的方法去完成工作。

（2）問題和改革：要敢于改革和創新，持續不斷地發現問題，分析研究，尋找應對之策，持續不斷改善，追求更好。

（3）簡化和標準化：追求質量與效率的統一。倡導工作的簡化、專門化和標準化，從而實現提高效率和降低成本。

（4）全局和整體：追求系統整體的優化，根據具體情況選擇適當的工業工程手法，以獲取更好的整體效果。

（5）以人為中心的理念。

隨著新架構、新技術的發展，人們對工業工程的理論、方法和實踐在不斷演進和深化[4-9]。

2? 5G優勢及其與工業工程結合的潛力

5G（第五代移動通信技術，5th Generation Mobile Networks）有七大優勢，顯著提升了網絡通信性能，也為工業工程的架構擴充和實時通信成為可能。

IE工程師可以應用5G，在工廠、車間中實施網絡互聯，在生產線設計、實施和持續優化過程中推動工業制造的智能化，提高生產率和效率，更好地達到工業工程目標。

（1）卓越的無線移動性。5G網絡能夠在時速500 km的情況下實現高質量通信;相對有線通信，5G連接不需實體線纜，不會因線纜而影響設備轉動或位置移動;相對Wi-Fi等無線通信，5G可以更大范圍移動并保持自動認證、穩定連接和順暢切換。5G可以滿足廠區內快速移動的車輛、AGV、機器人、傳送帶、產品以及高速轉動的設備的連接需要，可以實現數據高速采集、傳輸和遠程控制。IE工程師在規劃和優化生產線過程中，可以采用5G提出創新解決方案，一方面在生產線設計時采用5G傳輸，使設備數據傳輸擺脫線纜的物理制約，節約線纜并減少線纜維護成本;一方面利用5G移動且寬帶性能，使機器人等活動物體的活動區域不受限，在不同地點、不同工序、不同作業場景中平滑切換，提高生產的柔性。

（2）高可靠低時延（uRLLC）。一個0.1 s的時延，就可能導致錯誤判斷、設備損傷或導致安全事故。uRLLC場景下端到端的時延可以低至10 ms甚至2 ms，大約僅為4G的20%。5G還具有邊緣計算友好性，可很好滿足工業控制、無人駕駛等場景下的快速反應需求，保證終端迅速、精準地執行命令。5G還支持終端與網絡建立雙通道，互為備份，實現連接的超高可靠性?；?G的低時延和高可靠性能，IE工程師可以積極探索利用5G技術，在工廠中配置更多高速AGV和機器人等設備，提高運轉效率，進一步提高工廠整體生產率。

（3）大帶寬高速率（eMBB）。4G網絡的上網體驗速度平均為6～8 Mbps，無法滿足4K和8K高清視頻直播需求。而5G網絡的上網體驗速度可以達到30～50 Mbps，是4G網絡速度的5倍，可以支持4K和8K高清視頻直播，也可以支持相當數量的移動網絡游戲，極大提升用戶上網體驗。專網下的5G速度還可以更高，峰值速度甚至可達20 Gbps。5G的這些特性，使其成為視頻動態監控、模擬控制、基于云的機器視覺等場景應用的技術基礎。IE工程師可以利用5G網絡的大帶寬高速率能力，創新人機互動關系，建立設備和云端的實時大流量數據交互，實現基于云端機器視覺的設備遠程監視和操控，實現一人對多臺設備，同時充分發揮云端的計算能力和學習能力，提升生產智能化，提高生產效率、產品質量和生產安全性。

（4）大規模連接（mMTC）。5G在每平方千米可以支持100萬個連接，單位面積內通信連接數遠遠大于4G。此外，5G還能夠支持多類別的物聯網終端，如固定間隔周期監聽被叫的終端、只有主叫沒有被叫的物聯網終端、功能極簡終端等?；?G的大連接特性，IE工程師可以在工廠內海量設備和微小設備單元上裝載實時通信傳感器，為海量設備數據采集和控制提供大規模連接能力，奠定智能制造基礎。IE工程師可以利用5G的大連接能力，重新設計和優化人機關系、工業控制、點檢活動等，提高整條生產線和整個工廠的運轉效率。

（5）高流量密度。不同于大連接指標衡量單位面積內連接數量，流量密度是指單位面積內的總流量數，衡量的是移動網絡在單位空間范圍內所能承載的數據流量的大小。5G網絡流量密度高達每平方千米100 Tbps，是目前可用的數據流量密度最高的無線網絡。IE工程師可以在工廠內大量應用工業相機和屏幕等終端，利用5G高流量密度特性，實現相機、屏幕等與云端實時高清視頻傳輸，建立遠程視頻監控和基于云的機器視覺識別缺陷等智能制造能力。

（6）能源效率。能源效率是指一定運行時間內或傳送一定數量的數據量所需消耗的能量數量。5G發展了多項降低功率消耗的新技術，比如流量均衡技術、低功率基站等。由于大量物聯網終端采用電池供電，為降低終端功耗以延長更換電池時間，5G還設計簡化了連接模型以降低終端功耗?；?G的高能源效率，海量使用傳感器也就具備了經濟性，進而使海量數據無線高速采集成為可能，使自動控制、遠程控制更加普遍，也使人工智能技術有了用武之地，為IE工程師重構和優化系統提供了技術條件。

（7）網絡安全性。5G網絡具有多重安全保障。一是5G網絡采用完善的服務注冊和授權安全機制;二是5G網絡使用加密方式傳送用戶身份標識;三是5G網絡提供了網絡運營商網間信令的端到端保護;四是5G網絡有統一認證框架，融合了多種接入認證方式;五是5G網絡可采用網絡切片為重要客戶提供專享物理信道;六是5G內生支持邊緣計算，可以在用戶可控的較近位置提供計算和存儲，實現數據不出特定場所，保障數據安全。因此，5G網絡安全能力遠超4G，更遠超Wi-Fi等無線網絡。IE工程師可以放心地利用5G技術對工廠的布局進行重新規劃，對人、機、料、環境、信息和能源的關系進行重新定位和組合，而不用擔心信息泄露或被黑客破壞。

3? 案例分析：實現工業工程智能制造目標

本文案例均來自于真實實驗和應用場景，出于信息安全考慮，企業名稱均使用化名。

3.1? 增效案例：5G技術重構航空發動機試車和制造工作模式

航空發動機被稱為工業界“皇冠上的明珠”。航空發動機試車是研發和生產的關鍵環節，傳統的做法是將傳感器放置于發動機上，試車期間由人員現場檢測，由于傳感器數據需要發動機停機后才能傳出，極大影響了研發生產效率。上海飛天航空發動機公司在發動機試車過程中存在三大痛點：一是試車期間的潛在危險源需要實時動態監控識別，但采集的海量數據傳輸速率不足;二是協同檢測異常識別無法進行智能化支撐;三是生產現場問題異地專家無法有效指導。為解決這些痛點，IE工程師利用5G重構了試車工作模式：建設5G專網，搭建基于5G的機械臂+工業相機協作平臺，遠程操控機械臂和相機實時錄像，通過5G網絡傳到后臺數據中心，對實驗關注的數據信息實時監測，并對異常數據及時告警;在依托5G實現智能網聯的基礎上，利用機器視覺等技術，實現對發動機試車過程的漏油、表面缺陷、振動的智能識別，解決試車過程的全方位視頻動態監控與智能輔助識別問題;利用5G網絡實現關鍵零部件裝配的AR遠程專家指導。經過反復實驗，方案獲得了成功。重構后的試車工作模式下，生產率和效率大幅度提高。

生產航空發動機葉片需要穩定精密的銑削。銑削過程中強大的沖擊力帶來葉片振動，容易造成銑削軌道偏離規定路線并致使產品缺陷，缺陷產品再次返工影響生產效率。為解決這個難題，IE工程師設計在銑床部件及工具上安裝5G傳感器，實時采集銑削狀態的數據并傳到后臺。后臺通過AI判斷比對銑削是否處于穩定狀態，通過數字孿生技術實時計算彌補偏離的路線，實現銑削過程的實時動態監控和仿真模擬控制，避免產品因發生共振而出現缺陷。在實驗和實際運行狀態下，采用該方案后返廠率從25%降低至15%，有效提升了生產效率。

3.2? 降本案例：利用5G實時高速檢測帶鋼缺陷

傳統生產線對帶鋼缺陷的檢測方法存在很大不足：一是靠人眼識別帶鋼表面缺陷，人員存在視力疲勞、走神等情況，識別效率不高，準確率較低，人員成本高且有人身安全風險。二是帶鋼在生產線上移動速度很快，人眼識別缺陷存在困難，如果放慢生產線運行速度，又會造成生產效率下降。三是如果不做或少做過程檢測，則不能及時剔出劣質產品，增加了劣質產品在后續工序的加工成本。四是如果中間停車抽檢，將拉慢生產線運轉速度，且仍存在事后才能全檢的成本浪費問題。

遼寧東安鋼鐵公司是著名鋼鐵企業，面對以上難題，IE工程師利用5G技術實現智能網聯，建設高速帶鋼缺陷實時精準檢測系統，重構帶鋼生產線模式。系統擬在冷軋廠酸軋機組上下兩側各安裝工業相機3臺，利用工業相機對運行速度達10 m/s的帶鋼進行高清圖像拍攝，每秒拍攝圖片120張。系統把完整圖片合成為高清圖像，并通過5G網絡上傳到云平臺，在云平臺上采用圖像處理軟件和缺陷檢出及識別分類算法，利用大數據分析、機器學習和共享缺陷識別庫等技術，實現動態監控、快速缺陷識別和類別判定，并指令生產線對缺陷帶鋼特別處理。該系統還擬利用5G的低時延特性，解決圖像同步自適應、光照強度自適應、帶鋼跟蹤自適應等多項技術難題。

經過反復實驗和改進，該系統實驗成功并投入使用，實現了常規缺陷檢出率在95%以上，常規缺陷識別率最高可達95%，設備穩定運行率超過99%，降低了生產成本和缺陷產品處理成本，每條生產線每年提高經濟效益400萬元，每年減少事故處理成本300萬元。

3.3? 提質案例：利用5G打造化纖智慧工廠

飄絲和飄雜問題是長期困繞全球化纖行業的難題，給化纖制造業帶來巨大損失?；w設備會以很高的速度下絲，細絲的直徑往往只有幾微米，下絲過程中如果細絲飄離了軌道就是飄絲，如果飄到了相近軌道就是飄雜，飄絲和飄雜嚴重影響產品的質量。傳統方法是通過強光照射后用人眼識別飄絲和飄雜。由于絲細且飄移速度很快，憑肉眼很難清晰識別并做出相應處理，因此人工巡檢漏檢率較高，優品率很難突破98%的天花板。

浙江新明集團是知名化纖企業。為解決飄絲和飄雜難題，IE工程師提出了重構生產線巡檢模式的方案：構建5G專網，打造5G飄絲飄雜巡檢機器人，機器人搭載8K攝像機，在紡絲車間執行流動巡檢任務，替代人工定期巡檢。機器人采集前端紡絲工藝工位的高清圖像信息，通過5G網絡回傳至人工智能服務器，進行飄絲飄雜自動檢測和識別，并及時通知工作人員進行處理，實現智能網聯、動態監測和自動控制。

該方案經反復實驗后取得成功，現已投入實際生產。采用該方案后，有效提高了產品質量和生產效率，生產線突破了98%優品率瓶頸，提升了0.25%的優品率。該公司年產11 000噸，按優品和良品的差價約2000元/噸，該項改進每年帶來至少2000萬元的收益。該方案具有全行業推廣的重大社會效益。

3.4? 保障安全案例：利用5G實現天車和卡車遠程操控

鋼鐵廠鋼卷倉庫作業環境存在一定危險性，傳統作業方法需要人員駕駛車輛和現場操控天車，由于作業環境較差，容易發生人身傷害、車輛安全等事故。如果采用降低作業速度、加強人工檢查等傳統方法提高安全度，將降低生產效率，提高安全成本，安全效果也較為一般。

河北唐樂鋼鐵廠是大型鋼鐵企業。為提高鋼卷倉庫作業安全度，公司提出了對鋼卷吊運作業方式進行改進的方案：擬構建基于5G技術的動態作業監控系統，在天車兩側各裝一個高清視頻攝像頭，橫向觀察監控天車抓放鋼卷的情況和天車周圍作業環境視頻;天車原駕駛員艙兩側各裝一個高清視頻攝像頭，大視野監控天車正常作業，獲取鋼卷的分布情況，監控周圍的行人和車輛。在無人駕駛卡車上安裝高清攝像頭，攝像頭將視頻圖像通過5G網絡回傳到操控平臺，駕駛人在遠程操控平臺根據回傳視頻對車輛進行遠程操控。視頻、操控等信息通過5G網絡上傳云端控制中心，云端再通過5G網絡下發命令操控天車作業，實現天車、汽車、操作者和云端的智能網聯，天車操作員和汽車駕駛員在辦公室遠程操控，提高工作安全度和舒適度。該方案在實驗成功后已在部分車間部署，大幅降低了駕駛員、操作員、行人和車輛的安全風險。

3.5? 提高生產柔性的案例：利用5G+機器視覺檢測缺陷

燃氣輪機葉片高度個性化，外形結構復雜，精度要求高，質檢需要人工與設備結合進行，完成一個葉片檢測至少需要2天。由于檢測時間長，傳統質檢為控制成本只能采用抽檢方式，抽檢覆蓋范圍小，質檢效率低下，按傳統思路很難有合理的方法解決以上問題。

浙江航新汽輪機公司是領先的燃汽輪機制造企業。公司運用IE思想，對汽輪機葉片生產過程提出了優化方案，擬利用5G網絡大帶寬的技術特征，通過葉片3D數據的實時三維掃描，利用5G網絡將數據快速傳送到系統并建模，精準快速生成三維模型，利用數字孿生技術進行模擬控制，實現產品全量檢測，并建立質量數據庫，通過模型和算法，進行質量追溯和大數據分析。方案經多次實驗和改進，將葉片缺陷檢測時間從2～3 d降到了3～5 min。該方案投入使用后，有效解決了汽缸、葉片等汽輪機組件人工質檢效率低下，缺陷結果不便于記錄，缺陷檢測的時間長，質檢效率低、抽檢不全面、質量無法追溯等問題。

該案例還實現了工序間檢驗，使檢驗工序前移。案例將工業相機安置于每道工序，從毛胚開始即用工業相機掃描至云端判斷是否合格，如不合格及時剔出，避免后續加工浪費，該項改進節省成本10%以上。同時，葉片抽檢實現全檢、部分測量實現整體測量，提高了葉片質量可靠性，避免了產品售后返修，提高了客戶滿意度。

該案例應用提高了生產的柔性。一是提高了生產線的柔性。案例在生產線上使用移動式工業相機（內置5G模組），工業相機和主機分離，相機通過5G網絡和主機相連，可在在廠區內任意地點安放并可隨需變動位置，生產線、主機和工業相機可隨需組合，且一臺主機可對應多臺相機，主機設備投資可減少1/3。二是提高了產業鏈質檢柔性。上游中小零部件企業無需大額投資，只需安裝航新汽輪機公司同樣的工業相機，掃描三維數據并通過5G網絡傳送到航新汽輪機云端，即可實現質量檢測，提高零部件質量，減少零部件生產返工，并保障各工序有效快速開展，產業鏈整體效率提升20%。

3.6? 提高系統綜合收益的案例：全工廠全方位利用5G提升公司綜合效益

浙江愛迪公司是領先的汽車鋁合金精密壓鑄件生產商。公司運用IE思想，采用5G、云計算和人工智能等新一代信息技術，規劃和建設智慧工廠，構建智能制造時代的競爭優勢。

愛迪公司集成了十余個基于5G的應用和平臺，打造了完整的5G+智慧工廠應用案例。一是通過5G網絡實現了機加工全聯管理系統、機加工調試系統、原料追溯系統、壓鑄全聯管理系統等系統的互聯互通和協同。二是通過三維掃描槍，快速生成產品的三維模型，三維數據通過5G網絡發送到云端，云端利用人工智能對圖像進行分析，快速完成質量驗證。三是5G助力數字孿生技術在動態監控和管理中的應用，管理者可從后臺實時了解生產數據，實現模擬控制。四是通過5G網絡精準快速定位問題來源，包括供應商在內的各節點原材料、鑄件、零部件、整車等記錄上鏈，全程可追溯。五是工廠中未部署實體網線，所有的設備均通過5G無線網絡連接，節約了網絡線纜投入，使產線搬遷、重組、作業等更加靈活便捷。

該方案實驗成功并投入使用后，提高了公司市場響應能力，人均產值提高17%，設備生產效率提升19%，產品合格率提高3%，客戶投訴下降23%，實現了降本、提質、增效的目標，顯著提高了公司綜合效益和競爭力。

4? 5G和智能制造背景下工業工程展望

工業制造作為國家經濟的中堅力量，對經濟的持續繁榮和社會穩定具有重大意義。全球制造業走向智能化的方向明確，發展潮流勢不可擋。

4.1? 工業化、信息化向智能化方向發展

信息化和工業化深度融合的今天，邁向智能化已經成為必然趨勢。信息系統和數據平臺不斷應用智能技術，如自主計算、自主神經系統，實現以自我調節、自主計算、自主預警等動能;嵌入人工智能思想、運算和仿真系統等過程，讓用戶察覺不到系統的復雜性，只需發布號令、監控視頻、傾聽語音指示，就可以得到系統的執行動作、操作步驟、獲取系統的自主處置動作。

4.2? 數據挖掘、云計算給智能化賦能趨勢

以機器學習、數據挖掘為基礎的智能化信息系統建設，系統將實現自配置、自恢復、自優化、自保護等功能。如自保護可以利用系統集成的安全芯片、安全監控軟件等給IT系統中關鍵舉措提供保護措施;自優化就是應用優化軟件、中間件等構建系統安全運行、高可用性、完整性的指標。

BBN技術公司已獲數百萬美元的投資，開展綜合學習項目（Integrated Learning Program）第一階段工作。未來4年里，BBN將開發一種稱為“綜合學習器（Integrated Learner）”的人工智能（AI）能力。該項目的目標是將專業領域知識和常識綜合創造出一個推理系統，該系統能像人一樣學習并可用于多種復雜任務。

4.3? 語義網格和知識網格持續研發

語義網格和知識網格（Semantic grid and knowledge grid）是在異構的、動態的虛擬組織環境下，提供有效的知識服務和共享， 協作解決用戶需要解決的問題，滿足用戶的需求。 主要研究模型包括：知識模型、通信模型、知識獲取、知識組織、語義Web服務等;將上述模型鏈接在一起的是：1）統一邏輯——即實現本體描述、服務匹配;2）服務管理——面向用戶服務的模式和協議。

4.4? 5G等多網互聯提升工業工程效益

5G技術有望廣泛應用于工業制造的各個場景，從各方面提升工業制造效率，逐步重構生產線、車間、工廠、產業鏈的新模式。5G符合工業工程在任務和目標等各方面的要求，IE工程師完全可以以5G為工具，基于工業工程經典的理論方法，開展全面研究，重構和優化工業場景、流程和管理，以更好地幫助工業企業完成制造任務、達成降本增效、提高質量等目標，使工業效率快速跨上新一代信息技術新臺階。

5? 結束語

5G通信技術、新一代信息技術與工業制造深度融合，將成為傳統制造向智能制造邁進的主要推動力。

IE工程師充分利用5G、邊緣計算和人工智能等技術，可實現工業制造的智能化，動態監控、智能數據分析、故障預警和模擬控制等正不斷優化工業制造場景、流程和工業管理，大幅提高工業制造的生產率、效率和質量，降低成本，改善工人的工作環境并提高安全度。5G的采用，將使得以提質降本增效為根本使命的工業工程又進入更高層次的藍海。

工業工程既是一種方法，也是一種思想。工業工程的內容不是固化的，而是不斷發展的，只有擁抱新技術，融合新方法，不斷創新發展才能保持活力。工業工程界應將5G等新一代信息技術納入工業工程的“工具箱”，以5G等新一代信息技術為基礎，積極開展研究，蓄力實現工業工程理論和方法的再一次飛躍。

參考文獻

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