陳 平

（聯(lián)通（廣東）產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有限公司，廣東 汕頭 515051）

0 引言

隨著科技的不斷創(chuàng)新，人們的生活方式正在發(fā)生深刻的變化。在“衣食住行”中，作為第一需求的“衣”也必須適應(yīng)科技發(fā)展帶來(lái)的變化。紡織服裝產(chǎn)業(yè)一直是傳統(tǒng)制造行業(yè)的代表，其傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式（如勞動(dòng)密集型、高強(qiáng)度作業(yè)、生產(chǎn)效率低等）一直制約著該行業(yè)的發(fā)展。隨著數(shù)字化、智能化時(shí)代的到來(lái)，該行業(yè)也迎來(lái)了結(jié)構(gòu)變革、轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵階段。本文旨在探討如何借助5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)加速紡織服裝行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

1 5G專(zhuān)網(wǎng)建設(shè)

5G+MEC（邊緣計(jì)算）端到端整體解決方案的出現(xiàn)，為紡織服裝行業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇。邊緣計(jì)算是一個(gè)融合了算力、存儲(chǔ)和通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)核心能力的開(kāi)放平臺(tái)。通過(guò)就近部署各類(lèi)工業(yè)智能化應(yīng)用，邊緣算力可以滿足制造業(yè)在數(shù)字化變革過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)控制、AI人工智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。5G專(zhuān)網(wǎng)突破了傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)封閉式的規(guī)劃建設(shè)和運(yùn)營(yíng)模式，以更為開(kāi)放的形態(tài)，為企業(yè)提供定制化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。5G室分系統(tǒng)與Wi-Fi信號(hào)容易受到頻點(diǎn)干擾不同，5G以獨(dú)有頻段體現(xiàn)很強(qiáng)的抗干擾能力及高可靠性。

在紡織服裝行業(yè)中，AGV、PDA等通過(guò)5G CPE接入5G基站，經(jīng)過(guò)IPRAN和UPF分流網(wǎng)關(guān)，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)MPLS（多協(xié)議標(biāo)簽交換電路）專(zhuān)線回傳至車(chē)間。傳輸時(shí)延小于30 ms，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，確保數(shù)據(jù)不出園區(qū)，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性和及時(shí)性。將應(yīng)用通過(guò)5G專(zhuān)網(wǎng)與企業(yè)生產(chǎn)內(nèi)網(wǎng)聯(lián)通，實(shí)現(xiàn)5G混合專(zhuān)網(wǎng)組網(wǎng)，為5G+各種典型應(yīng)用場(chǎng)景打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2 5G+AI視覺(jué)驗(yàn)布

5G+AI視覺(jué)驗(yàn)布是一個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景。在傳統(tǒng)模式下，織物疵點(diǎn)的檢測(cè)主要依靠人工視覺(jué)完成，這種方式效率低下，易疲勞，并且瑕疵檢出率不高[1]。為了解決這個(gè)問(wèn)題，企業(yè)選擇了主動(dòng)擁抱數(shù)字變革，用5G+AI視覺(jué)質(zhì)檢的在線檢測(cè)方案代替人工離線檢測(cè)。

2.1 需求分析

紡織品在生產(chǎn)過(guò)程以及銷(xiāo)售流通前必須經(jīng)過(guò)各種檢驗(yàn)，來(lái)料檢尤其重要，對(duì)胚布的瑕疵檢測(cè)必不可少。在傳統(tǒng)模式下，織物在驗(yàn)布機(jī)上，通過(guò)面料退解、曳行，經(jīng)過(guò)驗(yàn)布臺(tái)，光源從下方照亮布面，工作人員站在驗(yàn)布臺(tái)前用肉眼檢測(cè)疵點(diǎn)，并做好標(biāo)記。這種方式效率低下，易疲勞，并且瑕疵檢出率不高[2]。于是，企業(yè)選擇了升級(jí)模式，用5G+AI視覺(jué)質(zhì)檢的在線檢測(cè)方案代替人工離線檢測(cè)[3]。

2.2 實(shí)施策略

首先，在5G邊緣云數(shù)據(jù)中心部署AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，并采集各種缺陷樣品搭建初步的學(xué)習(xí)模型。其次，在檢測(cè)過(guò)程中，前端高精度工業(yè)相機(jī)將實(shí)時(shí)檢測(cè)到的高清圖像以900 Mbps的速率通過(guò)5G專(zhuān)網(wǎng)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。接著，通過(guò)5G+AI視覺(jué)檢測(cè)算法，能夠?qū)τ谂鞑贾?0多種常見(jiàn)的瑕疵進(jìn)行精準(zhǔn)、高速的瞬間抓取分析，并智能標(biāo)注。最后，系統(tǒng)能夠及時(shí)、快速、準(zhǔn)確檢測(cè)出表面缺陷，自動(dòng)記錄缺陷位置，并輔助人工查看、處理瑕疵信息，提升了工作效率、改善了生產(chǎn)工藝，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

2.3 效能分析

5G AI視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)驗(yàn)布速度為50 Mbps，可24小時(shí)連續(xù)工作，而且AI算法應(yīng)對(duì)不同面料環(huán)境的情況下，進(jìn)行自主深度學(xué)習(xí)，疵點(diǎn)檢出率穩(wěn)定在90%以上，從而滿足高質(zhì)量、高效率的生產(chǎn)需求。在同等條件下，1臺(tái)采用了AI算法的智能驗(yàn)布系統(tǒng)可提高6倍效率，降低了對(duì)人工的依賴，真正實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

圖1 內(nèi)衣工廠人工驗(yàn)布與5G+AI驗(yàn)布場(chǎng)景效果比對(duì)

3 5G+IOT聯(lián)網(wǎng)采集

3.1 需求分析

企業(yè)常常面臨著無(wú)縫機(jī)等設(shè)備無(wú)聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)管理者無(wú)法了解生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)及設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的原動(dòng)力，是解鎖服裝紡織工廠智能化的第一步。因此，有必要利用5G網(wǎng)絡(luò)獨(dú)有的海量連接和低時(shí)延特性，采用5G+IOT技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)采集改造。

3.2 改造要點(diǎn)

首先，采用串口數(shù)據(jù)采集器作為RS485數(shù)據(jù)的匯聚和解析，下行通過(guò)該接口與無(wú)縫車(chē)間若干臺(tái)紡織機(jī)進(jìn)行物理連接，上行通過(guò)RJ45口連接一臺(tái)DTU。DTU是一款面向工業(yè)客戶的5G數(shù)據(jù)終端，提供集成通用工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議，為客戶提供快速5G專(zhuān)網(wǎng)接入能力且支持定制化開(kāi)發(fā)配置。

其次，DTU 5G數(shù)據(jù)終端內(nèi)置物聯(lián)網(wǎng)卡，將實(shí)時(shí)采集到產(chǎn)線數(shù)據(jù)、報(bào)警、信息等數(shù)據(jù)上傳至邊緣云的MES進(jìn)行分析處理，對(duì)生產(chǎn)品質(zhì)、設(shè)備維護(hù)等各方面進(jìn)行管控，進(jìn)而用于APS生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排程，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的可控性和效率的最大化。同時(shí)，車(chē)間無(wú)縫機(jī)組通過(guò)聯(lián)網(wǎng)采集后，建立起有效的故障報(bào)警機(jī)制，通過(guò)企微將消息通知到管理人員，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，減少因設(shè)備故障造成的材料損耗以及不良品率。

圖2 內(nèi)衣工廠傳統(tǒng)人工登記設(shè)備信息與5G+IOT聯(lián)網(wǎng)采集效果比對(duì)

4 5G+柔性制造

4.1 需求分析

新冠疫情后期的紡織服裝行業(yè)生產(chǎn)模式與市場(chǎng)訂單需求模式出現(xiàn)不匹配，傳統(tǒng)的產(chǎn)線流水作業(yè)模式相對(duì)固化，無(wú)法適應(yīng)小單快返、急單插單的定制化需求。

4.2 解決思路

以5G+MEC邊緣云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為核心，打造5G低時(shí)延端到端柔性生產(chǎn)專(zhuān)網(wǎng)，滿足AGV、料箱機(jī)器人等實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)傳輸，提升柔性制造系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力，從而高效的調(diào)度生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)人、機(jī)、料、法等生產(chǎn)要素。

4.3 實(shí)施流程

圖3 5G+柔性制造整體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行重新規(guī)劃，不再是傳統(tǒng)流水式，而是把每個(gè)工位定義為一個(gè)生產(chǎn)單元；對(duì)車(chē)間的5G內(nèi)網(wǎng)進(jìn)行改造，滿足生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)終端的高效傳輸，將柔性生產(chǎn)應(yīng)用系統(tǒng)部署在邊緣云賦予算力支持，形成一套算網(wǎng)融合的環(huán)境；與客戶MES生產(chǎn)協(xié)同系統(tǒng)對(duì)接，自動(dòng)導(dǎo)入訂單信息、工序工藝信息、物料信息等，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)前物料齊套準(zhǔn)備；結(jié)合系統(tǒng)數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)人員技能數(shù)據(jù)、機(jī)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)排產(chǎn)，由AGV搬運(yùn)機(jī)器人進(jìn)行物料、半成品、成品的運(yùn)送，從而形成生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的高度柔性和彈性化，可以實(shí)行多款式并行生產(chǎn)，在遇緊急訂單可快速計(jì)算空閑資源，插入訂單生產(chǎn)。以上實(shí)現(xiàn)了5G云網(wǎng)融合車(chē)間改造、系統(tǒng)應(yīng)用層柔性制造系統(tǒng)改造和智能化硬件賦能。

4.4 應(yīng)用場(chǎng)景

4.4.1 場(chǎng)景一：機(jī)器人協(xié)同

在傳統(tǒng)模式下，裁片布料雜亂堆放，人為查找易拿錯(cuò)，效率低，呆料嚴(yán)重且追溯難。在技術(shù)創(chuàng)新模式下，引入5G+布料無(wú)人超市+料箱機(jī)器人+AGV搬運(yùn)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，利用料箱機(jī)器人和貨架組成小型的“超市”，采用“外賣(mài)協(xié)同”模式，實(shí)現(xiàn)配送效率提升1.5倍。在具體實(shí)現(xiàn)中，自動(dòng)化裁床根據(jù)指令制作裁片，機(jī)械臂制作好的裁片作為貨物，通過(guò)AGV（外賣(mài)員）運(yùn)送至裁片超市；料箱機(jī)器人（店員）接收入庫(kù)指令后從AGV取下貨物，掃碼貨架入庫(kù)存儲(chǔ)；當(dāng)接收到工位的領(lǐng)料指令后，料箱機(jī)器人再掃碼，將指定貨物送至AGV（外賣(mài)員）處，“外賣(mài)員”負(fù)責(zé)運(yùn)送至縫制車(chē)間工位上。5G專(zhuān)網(wǎng)低時(shí)延、高可靠、大帶寬的優(yōu)勢(shì)，滿足了搬運(yùn)機(jī)器人、料箱機(jī)器人高并發(fā)數(shù)據(jù)包及設(shè)備互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)裁片管理自動(dòng)化，支撐縫制工序的柔性生產(chǎn)，最終降低了呆料率，提升了追溯能力。

圖4 傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)模式與5G+布料無(wú)人超市模式實(shí)施效果比對(duì)

4.4.2 場(chǎng)景二：柔性生產(chǎn)

5G+AI+AGV的智能矩陣制造技術(shù)是一個(gè)創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了解耦并離散化工序，技工、設(shè)備、物料、流程均打破傳統(tǒng)產(chǎn)線固有的調(diào)度方式，提升訂單并行生產(chǎn)能力，使同時(shí)生產(chǎn)的款式不再受物理產(chǎn)線工序的制約。AI智能調(diào)度算法通過(guò)多個(gè)維度，將員工技能考核等級(jí)自動(dòng)匹配工序，按技能水平的高低依次分派，優(yōu)先分派給最擅長(zhǎng)該技能的員工。實(shí)現(xiàn)績(jī)效動(dòng)態(tài)分配，把個(gè)人能效推到最高狀態(tài)，提高人均產(chǎn)值和機(jī)臺(tái)的平均產(chǎn)能。

該技術(shù)還能根據(jù)約定交期，更合理匹配產(chǎn)線優(yōu)化產(chǎn)能，柔性并行生產(chǎn)能力，AI算法快速計(jì)算，合理分配生產(chǎn)資料，達(dá)到生產(chǎn)資料利用率最大化需求。同時(shí)，協(xié)助企業(yè)進(jìn)行內(nèi)部業(yè)務(wù)梳理，在上線前進(jìn)行相應(yīng)物料檢查，齊套后方上線生產(chǎn)。極大的減少了錯(cuò)料、缺料、少料的現(xiàn)象。

圖5 傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)模式與5G+布料無(wú)人超市模式實(shí)施效果比對(duì)

5 結(jié)束語(yǔ)

以5G邊緣計(jì)算為依托，通過(guò)5G全連接工廠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人、機(jī)器、物料、質(zhì)量檢測(cè)的實(shí)時(shí)在線，輔以大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，提升生產(chǎn)效率、提高產(chǎn)品質(zhì)量[4]。未來(lái)，這些技術(shù)可以升級(jí)為服裝產(chǎn)業(yè)大腦，賦能中小企業(yè)，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為核心的新科技革命正在推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與紡織服裝產(chǎn)業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈融合發(fā)展。5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將有望推動(dòng)紡織服裝行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和升級(jí)，為行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入新的活力和動(dòng)力。