5G工业互联网智能制造平台研发及产业化

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新一代信息技术
智能制造与装备
成果单位: 北京信息科技大学
合作方式: 技术转让
所处阶段: 概念
关键词: 工业互联网工业视觉AGV协同工业检测智能感知资源分配业务识别体验感知宽带预测
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该成果得分:0

核心问题

5G工业互联网智能制造平台研发及产业化成果针对工业互联网中应用场景对网络时延、带宽和可靠性提出的差异化要求,特别是在无线空口和网络的多样性、长尾性以及不确定性适配方面存在的痛点问题。现有5G无线网络难以满足工业互联网中多样化业务需求,亟需一种具有智能感知和调整能力的平台,以实现无线资源的智能优化。

解决方案

本平台通过智能感知空口状态、分析业务特点、预测网络行为,实现对工业互联网中无线资源的智能优化。技术原理包括无线智能业务识别、用户体验感知和无线宽带预测等关键技术。技术架构上,平台集成了智能资源管理、智能感知与调整模块,形成面向工业视觉、AGV协同、工业检测等场景的智能控制目的。关键技术点在于突破无线智能业务识别技术,提升用户体验感知精度,以及实现无线宽带预测的准确性。

竞争优势

5G工业互联网智能制造平台具备显著的竞争优势。首先,平台能够显著提升工业互联网中无线资源的利用效率,满足多样化业务需求,提升产业创新能力。其次,平台研制成功将促进北京市移动通信产业的快速发展,提升国际竞争力,扩大自主知识产权的国产化5G+工业互联网市场份额。此外,平台的研究符合当前国家“新基建”政策,有利于推动产业供给侧结构性改革,增强经济持续增长动力。在环保方面,平台有利于推动智能制造工程和制造业数字化转型,为实现碳达峰、碳中和目标发挥示范引领作用。

成果公开日期

20231102

所属产业领域

信息传输、软件和信息技术服务业

转化现有基础

本项目已获得北京市科技计划资助支持,由北京信息科技大学和北京创源微致软件有限公司合作完成。北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室致力于无线云网通信资源管理、人工智等方面的研究,拥有国家发明专利100余项。北京创源微致致力于5G+工业互联网应用示范推广,拥有自主创新成果专利21项,软著25项。 本项目为了实现5G工业互联网智能制造平台,拟在智能业务识别、网络流量预测与用户体验感知等人工智能技术上有所突破,进而实平台智能化的资源管理。当前对于上述技术已开展广泛的研究调研,即将构建算法并验证。 本项目主要进行了以下创新:(1)针对 5G 智能制造平台中多维资源智能管理问题,利用自监督表征学习对 5G 智智能制造平台中的网络资源智慧管理。(2)针对网络流量微观特征维数繁多和属性复杂的问题,通过采用基于非平衡数据集动量优化方法对网络参数进行更新,提高无线智能业务识别的准确度。(3) 针对5G智能制造平台中视频业务网络卡顿、失真影响用户体验感知的问题,利用云网融合架构下基于多元非线性回归预测模型的视频业务用户感知技术,实现对视频业务感知的高准确度的实时评估。 当前项目正在对每个的内容分别展开研究实验,其中面向工业互联网的5G 智能制造平台样机正在搭建,用于验证的5G网络工业产线已搭建完成,正在完成面向工业场景的互联互通测试;对于平台将要使用业务识别、宽带预测以及用户体验感知技术已基本调研完毕。下一步将搭建框架进行算法构建。

转化合作需求

为提升全球范围内竞争力,进一步扩大国产化5G工业互联网产品的市场份额,本项目主要研发了5G无线基站智能调度模块,突破无线智能业务识别、用户体验感知和无线宽带预测等关键技术,形成面向工业互联网的5G无线智控平台,开展面向高端装备的工业视觉、自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)协同、工业检测等多场景的有效性验证和应用示范。 按照ISO9000质量管理体系对测试厂商进行多维度审核,测试了5G无线基站智能调度模块各功能指标测试。在5G无线基站智控模块的设计与优化过程中,验证原理和系统各方面的参数,进行5G无线智能调度半实物仿真平台的基带信号产生模块PCB电路板加工;半实物通信仿真平台中的模拟收发模块PCB电路板加工;半5G无线智能调度半实物仿真平台的基带信号产生模块焊接;半实物通信仿真平台中的模拟收发模块焊接等等。 此项目在无线宽带预测技术中,研究了基于自监督表征学习的5G智控基站的多维资源管理策略和5G智控异构计算平台的设计。采用自监督表征学习算法,分析和建模工业智能终端和5G智控基站资源分配之间的匹配关系,并且考虑到高实时性与功耗比的要求,使用硬件加速器卸载部分或者全部物理层功能,降低通用处理器的负荷,提升系统性能功耗比。在5G无线智能业务识别中,研究了基于卷积神经网络的无线智能业务识别技术。利用5G智控网络中有限的原始数据训练卷积神经网络,并对已有的卷积神经网络的损失函数和优化函数进行更新,采用基于非平衡数据集的损失函数和动量优化方法对卷积神经网络参数进行更新,以提升5G智控网络的业务识别准确度。在用户体验感知技术中,研究了基于机器学习的视频业务用户感知技术。采用机器学习方法,分析感知信息与用户体验质量之间的非线性关系,建立基于多元非线性回归算法的用户感知评估模型,进而对用户业务感知进行细粒度、高准确度的实时评估。

转化意向范围

可国(境)内外转让

转化预期效益

根据中国信息通信研究院数据,2018年、2019年我国工业互联网产业经济总体规模分别为 1.42万亿元、2.13万亿元,同比实际增长分别为55.7%、47.3%;占数字经济的比重与对数字经济增长的贡献率连年上升,且加速了产业基础高级化进程,促进了就业结构的优化升级。 在工业互联网经济加速发展的基础上,近年来,我国工业互联网平台发展迅速,已完成100余个平台建设,一批平台企业基于数据为市场发展贡献出新技术、新方法、新服务和新价值。以卡奥斯COSMOPlat、航天云网 INDICS、树根互联根云RootCloud等为代表的国内工业互联网平台的规模化推广推进了我国工业互联网的发展、带动了社会资本投资、发挥平台影响力,促成跨界合作、新技术融合。 卡奥斯COSMOPlat是具有中国自主知识产权、引入用户全流程参与体验的工业互联网平台。平台通过大规模定制的模式创新、信息技术与制造技术相融合的技术创新,以及跨行业、跨领域的小微创业机制创新,成为一个多边交互、增值分享的赋能平台,新物种不断涌现的孵化平台,以及各类创客创业创新的双创平台。 INDICS是中国航天科工集团旗下航天云网于2017年6月面向全球正式发布的工业互联网平台,依托航天科工雄厚的科技创新和制造资源,致力于建立“信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢”的工业互联网生态系统。 根云RootCloud是树根互联推出的为企业在智能研发、生产、制造、服务等领域提供解决方案的工业互联网平台。 虽然目前工业化平台创建数量较多,但是智能化的平台还比较少,其原因可能是平台在设计初期没有成熟的思想意识,战略发展理念也比较差,平台顶层设计缺乏完善性,没有及时根据需要升级和改进,造成发展受到很大的限制。相比于以上成熟的工业互联网平台方案,本项目将最新的人工智能技术应用到智能制造平台中,可以有效的促进制造业智能化水平的提升,进行产业升级,为工业化发展奠定基础。相较于传统平台,本项目主要在以下两点上有所提升:1)全流程生产数据的覆盖:本项目依托的企业在工业互联网应用上有着深厚的基础,经营的业务范围广,数量多,可以实现多方面的信息感知和获取,可以获得海量的数据。给深度学习模型训练创造了基础条件,可以保证人工智能模型实现自主学习、自适应环境以及自主决策。2)平台工业知识算法化:算法是人工智能的核心,利用本平台,打通工业知识向工业算法转化的道路,可以给人工智能算法库的创建提供良好的支持。通过各种先进的人工智能方案,平台将多种工业化知识融合成为整体,实现各个模块的有机创建与应用,同时,本平台的开发依托科研院所,通过科研院所与企业的协同合作,积极创新技术,创造出良好的开发氛围,持续给工业互联网平台的稳定运行助力。 综上,相对于已有的成熟工业互联网平台,本平台在生产数据和方法创新方面有所突破,具有一定的产品竞争力。

项目名称

5G工业互联网智能制造平台研发及产业化

项目课题来源

北京市昌平区人民政府

摘要

工业互联网中的应用场景丰富,垂直行业应用的多样化形成了对网络时延、带宽和可靠性的差异化要求,对无线空口和网络的多样性、长尾性以及不确定性适配提出了更高的标准,基于现有5G无线网络研发一种具有智能感知和调整能力的5G无线智能制造平台对工业互联网的智能化至关重要。本平台通过对空口状态的感知、分析业务特点、预测网络行为,对工业互联网中的无线资源进行智能优化,以满足工业互联网中多种多样的业务需求。本项目将促进北京市移动通信产业的快速发展,提升5G关键设备产品生产企业的国际竞争力,进一步扩大自主知识产权的国产化5G+工业互联网的市场份额。 本项目将研制适配于工业互联网中各业务需求的专用5G工业互联网智能制造平台,满足多样化工业场景应用需求,体现5G网络的能力,推动5G商用。本课题旨在研究一种具备智能资源感知、管控与分配的工业互联网控制平台。本平台旨在突破无线智能业务识别、用户体验感知和无线宽带预测等关键技术,研制面向工业互联网的5G智能制造平台,形成工业视觉、AGV协同、工业检测等场景的智能控制目的。 本项目的研制开发处于当前我国大力发展5G的时代背景下,受惠于“新基建”的一些列政策,5G无线智能制造平台的研制可以够推动产业供给侧结构化改革,增强经济持续增长动力。从产业层面看,5G无线智能制造平台能够加快产业数字化、网络化、智能化转型,提升产业创新能力、业务实力以及发展水平。从环保方面看,5G的研制有利推动智能制造工程、制造业数字化转型,在落实碳达峰、碳中和目标中发挥示范引领作用。5G无线智控平台的研究具有重要的经济和战略价值。

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