---10倍加速！35个机器人堪比300多名工人
近日，江苏移动5G智能制造采访团走访省内多个5G智能制造合作项目，记者参观到了这一幕“速度与激情”：在一个质检设备上，多角度高速相机正连续不停地拍摄产品高清图片，并通过移动5G网络回传至云端进行AI识别，1-2秒就能同步完成1个精密产品的瑕疵检测。而在一墙之隔的传统生产线上，一个工人全神贯注的在显微镜设备的辅助下，在20秒内熟练地检测完了同一个精密产品。墙内墙外，因一道网隔开了两道“风景线”。
江苏移动为精研科技配备了4.9GHz 5G网络
10倍加速！从“人工”走向“人工智能”
江苏精研科技股份有限公司（以下简称精研科技）是密集型制造行业。在过去，厂区里近六成的人力成本投入都是用来质检细微零部件，用肉眼去检测每一个零部件的好坏，这样的工作看似简单其实枯燥，所以流动性极大，经常会出现“招聘难”。“引入移动5G，用高速网络使得原有的人工质检变为机器质检，更为灵活的检测手段带动了智能制造，从而提升效率节约成本，”参与“5G+AI质检示范车间”项目的常州微亿智造科技有限公司首席运营官侯大为介绍到，“通过生产方式上的优化转变，从而实现企业数字化升级，这是精研科技最迫切的需求。”
江苏移动与常州精研科技合作打造的“5G+AI质检示范车间”
7月8日，江苏移动常州分公司与精研科技签署战略合作框架协议，正式启动江苏“5G+智慧工厂”项目，并发布“5G+AI质检示范车间”。常州移动政企客户部5G应用及物联网班王达介绍到，“在这个车间，以江苏移动的5G+机器视觉赋能质量检测，让产品质检生产线从‘人工’转变为‘人工智能’，不仅大大降低了误检漏检，更将检测效率提高了近10倍，这些正是精研科技想要的‘升级’。”
5G+AI质检示范车间内，视觉识别机器人正在对零部件进行质检
据了解，精研科技共拥有20条生产线，每条产线需配备24名质检工人，每个质检工都需要培训3个月左右才能熟练应付高强度的质检工作。“以往，在高峰生产期，我们经常遇到因人力不够而‘爆单’。遇上今年疫情期间的这种‘用工荒’，要不是当时我们已经将部分产线升级为5G+AI质检产线，那后果真的不能想象。”侯大为介绍到，“现在精研科技拥有的这个‘5G+AI质检示范车间’，现有35台机器，劳动量相当于300多个传统质检工，以平均10万元/人的成本来测算，人力成本一年3000多万元。这是个非常可观的数字。”
“高配”5G网络，更高速度打造更“大”舞台
在精研科技，记者还发现了“隐藏彩蛋”：江苏移动常州分公司在与精研科技签署战略合作并发布的“5G+AI质检示范车间”，是基于4.9GHz 5G网络打造的首个5G“超级上行”样板工程。而这个4.9GHz的5G网络到底意味着什么？
5G很快，常规2.6GHz频段的5G网络上行速率大概是4G网络的10倍。而4.9GHz频段的5G网络上行速率约为2.6GHz频段5G网的1.5倍，达到700Mbps，拥有真正的上行“极速”。
据介绍，精研科技的“诊断系统”需要大量的数据采集和数据存储：一个零件拍摄13张照片，而厂区每天平均检测量有200万个零件，就相当于每天至少要上传并存储2600万张照片，庞大的数据处理量只有足够快的5G网络才能支撑，移动的4.9GHz频段5G网络成为了不二之选。在未来的工业4.0时代里，这必将成为智能制造的‘黄金配置’。”
借由这样的“黄金配置”，智能制造有了更多的衍生发展，“5G+AI在线智能检测，是通过在生产线上或巡检机器人终端部署工业相机代替人眼做测量、检测和控制，采集图像上传到云端进行分析。同时，依托江苏移动打造的5G+边缘计算（MEC）专网，所有质检数据处理、存储也下沉至厂区的管理云平台，确保数据传输安全不出厂，并结合大数据分析进行智能化监控与处理，建立起专家“诊断”系统，对异常数据进行识别并诊断分析。”侯大为介绍到，“基于5G网络的大带宽、低时延，所有的信息量得以收集，不仅全面而且可追溯源头，抓取到次品产生的‘病灶’，由此可优化生产线，形成良性生产闭环，从而使后续生产的良品率大幅提高，也同步减少损耗。”
而记者也了解到，精研科技的5G生产线是江苏移动4.9GHz频段5G网络的“首秀”，轻松实现了工业制造场景中多路超高清图像的实时上传，满足高速率与大容量数据分析需求。“未来，4.9GHz频段5G网络将极大满足当前制造行业对上行大带宽业务的迫切需求。”常州移动政企客户部 5G应用及物联网班王达介绍到。
5G网络支撑下的机器视觉识别逐步代替传统的人力识别，现已广泛应用在工业生产中。在此次的江苏智能制造走访中，记者在捷普电子（无锡）有限公司，无锡贝斯特精机股份有限公司均看到了企业运用“5G+机器视觉”解决方案为其产线赋能，降本增效。而精研模式的5G+AI机器视觉识别模式同样适用于3C电子、食品饮料、汽车配件、新能源（太阳能、光伏）等行业。
未来，运用5G网络深化制造产业合作，持续探索5G智能制造的更多应用场景，这将成为一种“潮流”。
（秦晓蕾 王婷）
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