带你读《扬帆远航 5G 融合应用实践精编》第三章钢铁行业3.2案例介绍(六)

(2)应用场景

南钢在其JIT+C2M智能工厂实现了AI高清视频监控、海量数据采集、安全智能手环系统管理、智能三维检测等5G应用场景,取得了显著的应用成效。

1)AI高清视频监控  

钢铁行业的生产一般伴随着高温、高压、易燃、易爆、有毒等特殊环境,且生产现场环境复杂,安全、环保、质量都是重中之重,视频监控应用   广泛。

区别于传统的安防系统仅限于视频监控、事后追溯,该场景以深度神经网络计算机视觉AI技术为核心,利用5G的大带宽和低延时特点,更灵活便捷地实现实时无死角监管,大幅节省人力资源,使处置手段更为高效和多样   化。为保障人员人身安全,在不方便设置物理隔断的重点作业区域、生产危   险区域,灵活部署划线高清摄像机、人脸识别高清摄像机、语音对讲系统等,通过内嵌5G模组或5G     CPE等网关设备接入5G网络。后端对监控区域划定虚拟警戒区域,视频分析服务器实时动态分析视频码流,对穿越警戒线或   闯入警戒区域的目标进行抓拍,利用深度学习算法对图片进行目标识别,过   滤掉无效目标。同时后端平台采集现场工作人员的信息,如部门、权限、照   片、性别、年龄等,通过智能应用算法自动对进入警戒区域的人员进行人脸   识别,从而全面提升生产安全,提高人员管理效率。

 

2)  海量数据采集   

钢铁行业具有连续生产、工艺过程复杂、工序互相影响的特点,物料流及能量流持续进入生产流程后,连续经过配比、加热、反应、分离、输送、加工、检验等各类环节,直至生成最后产品。这个生产过程除了物理变化还伴随着化学反应,工序衔接紧密,前后工序之间影响大,过程控制是企业产品竞争力的关键因素。生产指令下达、数据信息的反馈等,会直接影响生产效率和产品质量,对网络传输的可靠性和实时性有很高的要求。然而对现有工序进行改造,不仅布线困难、施工危险,而且有可能影响生产工序的正常运作。

该场景通过采集工厂内自动化装备的实时状态信息,实现远程系统故障分析、诊断和维护;通过现场设备配置嵌入操作服务器,实现数据采集、数   据存储、数据转发等功能,明确远程监控主机的操作模式,拓展工厂内的智   能设备应用;利用5G的低延时特性,可实现与远程设备、生产的数据同步,远程对设备进行检修和维护,实现设备的智能预测性维护,为决策争取更多时间。

3) 安全智能手环系统管理   

当前传统人员管理模式下存在较多问题,如车间分散,需要多人进行现场管理,无法实时知悉车间人员分布情况及到岗率,在人员遇到危险情况时   不能及时确定人员位置,无法查看人员历史轨迹信息等。传统人员管理模式不仅在管理效率上较低,而且不能从根本上解决监管到每个人的问题。

利用基于5G+UWBUltraWide   Band,超宽带)的安全智能手环系统,当工厂人员进入定位区域以后,其位置信息将被定位基站获取,上传到后台服务器进行解算,并实时显示到监控中心的大屏幕以及授权的显示终端上,从而使管理人员可随时了解厂区内工作人员的分布、状态及位置。该系统还具备重点区域人员统计、人员轨迹回放、电子安全围栏、实时安全管理和视频联动等功能。

4)  智能三维检测   

传统平刀板材料的检测主要依赖人工抽检测量的方式,人力成本高且检测精度受限。为取代人工测量抽检的方式,该场景通过在产品线部署5G无线工业相机检测设备及边缘计算网关,利用图像识别和分析技术,实现对不同   型号的平刀板材料进行自动化检测和数据分析,同时利用5G大带宽特性将数据上传至云平台进行计算。该场景可实现自动化测量、数据处理与分析、自   动化分析报告、检验结果反馈。具体检测项目可包含尺寸、扭曲、外观、孔   位置、孔尺寸、油漆覆盖、表面质量等。此外,由于点云数据量大,单产品   数据包可达数百或上千兆字节,传统检测中只能把算力部署在现场,算力受   限、处理时间较长,5G赋能后,该场景同时借助云计算能力,大大提升了处理效率。

 

  4应用成效

该案例的实施,显著提高了工厂整*造及管理水平,从而获得了相应的经济效益,主要表现在:一是降低运营成本。本项目的实施,可提升工厂   集中管控能力,提高车间操作便捷度和管理透明度,提高关键作业自动化水   平,整个工厂作业人员仅15人,劳动效率提高10倍,降低了企业运营成本。   二是提高生产效率。智能柔性生产线的生产效率提高,交付时间缩短2/3,库存成本降低20%。三是降低产品不良品率。各种生产期间异常发生的频率和   损失程度降低,通过提高数据采集率和准确度,以生产经验数据为指导,产   品质量可以得到全面改进。四是提高能源利用率。实时监控生产环境及生产   设备参数,可及时发现设备空转等问题,从而减少企业内部不必要的能源消耗,优化工厂内部能耗管理体系,提高能源利用率,进而节约企业成本。

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