機械臂高速運轉，在幾乎無人控制的生產線上，車輪隨軌道穿梭於生產的各個環節，冶煉、鑄造、熱處理、旋壓、加速、噴漆、包裝、倉儲全程自動......
位於河北保定市的立中集團，車輪生產車間如火如荼，配備數位化列車，一座集智慧型化、綠色化、資訊化於一體的廠房呈現在我們面前。
立中集團成立於1995年，專注於鋁合金材料、汽車零部件行業、化工材料行業，產品遠銷國內外。 近年來，黨和國家高度重視工業網際網絡建設，這也為中國製造業提供了極好的歷史機遇。 立中集團也從過去的被動自動化轉變為滿足客戶需求，如今已積極將數位化融入企業的資訊化和戰略發展中。
立中集團依託中國電信5G定製網路，滿足工廠各類應用場景需求，實現工廠降本增效提質的高質量發展目標，打造工業行業5G全聯接工廠標桿示範。
“5G+”提公升生產效率
對於乙個製造型企業來說，產品生產往往涉及研發、經營管理、製造和第一鏈條等環節，而在這些環節中，生產製造都關係到產品的質量，可以說是企業的基礎。 傳統製造企業往往面臨乙個共同的問題，那就是“生產不可控”。
在鋁合金輪轂的生產過程中，輪轂經過一系列的生產線工序後需要不同的分揀作業，過去往往依靠人力，採用人眼識別+人工搬運，工作效率相對較低。 一方面，人力受工作環境、生理等因素影響，長時間在高溫下反覆搬運工作容易疲勞，容易造成生命財產安全問題; 另一方面，手動叉車受員工工作時間等因素的限制，排程不足，難以提高生產效率。 立中集團資訊科技總監耿帥表示，“現在通過'工業視覺系統'和'5G+AI智慧型分揀系統'，可以有效解決傳統分揀方式中的人力瓶頸和準確性問題。 這對於大型車輪製造廠尤為重要。 ”
分揀機械人基於“深度學習+3D視覺”的工業AI視覺系統，通過視覺跟蹤，對影象序列中運動目標的運動軌跡進行檢測、提取、識別和獲取，進行資料處理和分析，通過AI智慧型演算法構建的動作指令集，實現不同車輪模型的抓取和碼垛， 並實現全自動輪轂上下生產線，根據實時生產訂單和節拍。
5G+AI智慧型分揀系統，實現流程解耦，改善生產週期。 分揀過程高度自動化，採用AI技術實現智慧型分揀，從而提高作業效率和準確性。 輪轂取樣率從1%提高到5%以上，分揀操作人員數量也從6個減少到2個，降低了人工成本。
智慧大腦的“鏈條”帶出園區的創新力
不僅是智慧型分揀，整個園區都在乙個看不見的“神經中樞”——乙個5G全聯接的智慧產業平台中運作。 中國電信的5G網路連線機械臂、A**、AR眼鏡、AI攝像頭、智慧型頭盔等終端裝置，採集園區實時資料，對系統進行智慧型分析，將所有資訊子模組資料實時整合在視覺化數字看板上，實現生產流程、管理決策、資源配置、 和管理。據悉，中國電信打造的全聯接智慧產業平台整合了數位化運營中臺系統、AI視覺化管理系統、智慧型安監系統、AR遠端協作系統、智慧型分揀系統、智慧型倉儲系統、園區管理系統等七大子系統，打通了工業網際網絡的各類應用場景，提公升了立眾的數位化和智慧型化能力群。
與傳統的製造方式相比，“智慧型車間”中的輪胎生產效率大大提高。 “5G生產線具有高速實時資料傳輸能力，與傳統生產線相比，裝置和系統之間可以進行更多的實時資料互動。 中國電信保定分公司政企部石紹寧說。
在產品質量保障方面，依託大頻寬、高速度、低時延的移動5G網路，將質檢過程產線上的資料實時上傳至平台，賦能5G+AI對人工質檢過程進行分析。 當工人的質檢動作不規範時，系統可以報警並實時記錄。 這為產品質量改進和潛在不良品的質量回顧提供了實踐依據，進一步提高了生產效率。
在園區和物流管理方面，耿帥表示，過去園區由於裝置、環境、人員的實時監控，存在盲區，在高風險、高密度區域存在人員出入控制困難等問題，難以保證員工崗位安全，提高效率。 “現在，依託5G網路，可以對園區內的裝置、環境和人員資料進行實時高速監控和傳輸，提高了對園區狀態資料的實時掌握。 ”
走在流水線上，耿帥高興地告訴記者，隨著數位化的推進，車間員工親身感受到了數位化給生產帶來的便利。 車間的生產人員已經從對資訊系統一無所知，到現在車間資訊化的應用場景，負責的各車間都會主動**車間資訊化，形成智慧型化的生產效果。 “我們認為，智慧型工廠的建設不是通過人工智慧取代體力勞動，而是讓員工擺脫簡單的機械操作，提高自身的生產力，轉向高精度作業。 ”
目前，中國電信正在推進立中集團A**智慧型小車的建設，幫助立中倉儲區實現A**智慧型小車需求的自動匹配，24小時無人化作業，提高工廠倉儲運輸效率。
車輪正在向智慧型製造方向滾動，不僅在立中，而且在數字經濟時代。 通過數位化轉型公升級，進一步提高生產效率和質量水平，不再是企業尤其是製造企業的“選擇問題”，而是必須回答的問題。 如何將越來越多的傳統製造工廠轉變為“智慧型工廠”？ 未來，中國電信將繼續深化5G定製化網路全場景應用發展，積極推進5G工業網際網絡和整合創新應用等新基建建設，貢獻更多電信智慧和力量，推動資料與現實深度融合，穩步推進新型工業化。
呂臻、林碧娟攝）。