工业工程、5G与智能制造

卢佩琳

摘   要： 工业工程（IE）是以科学的方法，有效地组织、计划、协同管控工业中的人、机、料、能源、环境、信息等资源，实现高质、高效、精益、低成本且敏捷的生产过程。5G通信具有大连接、高速率、高带宽、高可靠、低时延等特性。实验和应用案例表明，IE工程师可以应用5G通信，实现工艺、流程、场景、生产线、车间、工厂等智能网联，实现生产过程调整、模拟控制、动态监控、预测预警等智能化功能。融合网联和智能技术，可持续实施优化策略，提高生产率和资源利用率，降低生产成本，提高产品质量和生产安全度。将工业工程、5G通信和智能技术融合，有利于实现工业制造现代化进程，有利于提升工业生产效益。

关键词： 工业工程;5G;智能网联;动态监控;模拟控制

引言

2020年，我国围绕深化制造业与互联网融合发展，聚焦两化融合管理体系贯标、跨行业和跨领域工业互联网平台、特色专业型工业互联网平台、智能制造合作等方向，在积极探索形成可复制、可推广的新模式和新业态，增强制造业转型升级新动能。通过工业工程、5G通信和智能技术的融合，能提升制造业现代化水平，赋能工业制造，提升工业企业生产效益。

工业工程（Industrial Engineering，IE）自从100年前诞生以来，是发达国家工业界最为重视的技术之一。从泰勒的科学管理，到丰田的精益生产，IE不断推动全球制造业取得新进步。IE以科学的方法，降低生产成本，提高生产率和效率，保证产品质量，提高生产安全度和舒适度，实现综合收益最大化。在IE长期发展过程中，不断采用新工具、新技术和新方法，由最初的秒表等简单工具，发展到现在使用运筹学和MATLAB等复杂工具，推动工业制造从自动化、数字化迈向智能化的新征程。

因为5G标准建立到应用时间不长，是基础性的通信技术，因此要与工业工程理论、工具和方法有机结合。也有可能是因为工业工程界对5G的功能以及给工业工程和制造业带来的重大机遇认识不足，从而对5G和工业工程的有机结合缺少研究。本文阐述了IE方法，分析了自动化向智能化演进的实验和应用案例，研究了5G通信特征对引领工业制造两化融合的作用，针对增效案例、降本案例、提质案例、保障安全案例等，对IE方法、智能化、多种网络互联等特征进行了探究。本文对IE实践中广泛应用5G通信、新技术、新方法的探究，以及对生产过程进行的智能化提升有参考作用。

1  工业工程的目标和任务

美国工业工程学会（AIIE，现名为IISE）对IE的定义：“工业工程是对人、物料、设备、能源和信息等所组成的集成系统，进行设计、改善和实施的一门学科，它综合运用数学、物理和社会科学的专门知识和技术，结合工程分析和设计的原理与方法，对该系统所取得的成果进行确认、预测和评价”[1]。

日本工业工程学会（JIIE）[2]对工业工程作出如下定义：“工业工程是对人、材料、设备所集成的系统进行设计、改善和实施。为了对系统的成果进行确定、预测和评价，在利用数学、自然科学、社会科学中的专门知识和技术的同时，还采用工程上的分析和设计的原理和方法”。之后，定义被JIIE修改为：“工业工程是这样一种活动，它以科学的方法，有效地利用人、财、物、信息、时间等经营资源，优质、廉价并及时地提供市场所需要的商品和服务，同时探求各种方法给从事这些工作的人们带来满足和幸福”。

国内工业工程教材《基础工业工程》[3]对工业工程概括如下：

（1）任务：研究将人、机、物料、能源和信息等要素设计成一个集成系统，不断改善，实现更有效运作。

（2）目标：提高生产率，降低成本，提升效率，提高质量，提升安全度，获取综合效益。

（3）核心：降低成本、提高质量和生产率。

（4）研究对象：由人、机、物料、能源、信息组成的各种生产、经营管理及服务系统。

（5）核心思想：降低成本、消除浪费。

有的学者认为，工业工程既是一种技术，也是一种管理意识。主要理念包括：

（1）成本与效率：工业工程追求整体效益最佳，要求树立成本与效率意识，追求节约、减少浪费，寻找以更低成本、更高效率的方法去完成工作。

（2）问题和改革：要敢于改革和创新，持续不断地发现问题，分析研究，寻找应对之策，持续不断改善，追求更好。

（3）简化和标准化：追求质量与效率的统一。倡导工作的简化、专门化和标准化，从而实现提高效率和降低成本。

（4）全局和整体：追求系统整体的优化，根据具体情况选择适当的工业工程手法，以获取更好的整体效果。

（5）以人为中心的理念。

随着新架构、新技术的发展，人们对工业工程的理论、方法和实践在不断演进和深化[4-9]。

2  5G优势及其与工业工程结合的潜力

5G（第五代移动通信技术，5th Generation Mobile Networks）有七大优势，显著提升了网络通信性能，也为工业工程的架构扩充和实时通信成为可能。

IE工程师可以应用5G，在工厂、车间中实施网络互联，在生产线设计、实施和持续优化过程中推动工业制造的智能化，提高生产率和效率，更好地达到工业工程目标。

（1）卓越的无线移动性。5G网络能够在时速500 km的情况下实现高质量通信;相对有线通信，5G连接不需实体线缆，不会因线缆而影响设备转动或位置移动;相对Wi-Fi等无线通信，5G可以更大范围移动并保持自动认证、稳定连接和顺畅切换。5G可以满足厂区内快速移动的车辆、AGV、机器人、传送带、产品以及高速转动的设备的连接需要，可以实现数据高速采集、传输和远程控制。IE工程师在规划和优化生产线过程中，可以采用5G提出创新解决方案，一方面在生产线设计时采用5G传输，使设备数据传输摆脱线缆的物理制约，节约线缆并减少线缆维护成本;一方面利用5G移動且宽带性能，使机器人等活动物体的活动区域不受限，在不同地点、不同工序、不同作业场景中平滑切换，提高生产的柔性。

（2）高可靠低时延（uRLLC）。一个0.1 s的时延，就可能导致错误判断、设备损伤或导致安全事故。uRLLC场景下端到端的时延可以低至10 ms甚至2 ms，大约仅为4G的20%。5G还具有边缘计算友好性，可很好满足工业控制、无人驾驶等场景下的快速反应需求，保证终端迅速、精准地执行命令。5G还支持终端与网络建立双通道，互为备份，实现连接的超高可靠性。基于5G的低时延和高可靠性能，IE工程师可以积极探索利用5G技术，在工厂中配置更多高速AGV和机器人等设备，提高运转效率，进一步提高工厂整体生产率。

（3）大带宽高速率（eMBB）。4G网络的上网体验速度平均为6～8 Mbps，无法满足4K和8K高清视频直播需求。而5G网络的上网体验速度可以达到30～50 Mbps，是4G网络速度的5倍，可以支持4K和8K高清视频直播，也可以支持相当数量的移动网络游戏，极大提升用户上网体验。专网下的5G速度还可以更高，峰值速度甚至可达20 Gbps。5G的这些特性，使其成为视频动态监控、模拟控制、基于云的机器视觉等场景应用的技术基础。IE工程师可以利用5G网络的大带宽高速率能力，创新人机互动关系，建立设备和云端的实时大流量数据交互，实现基于云端机器视觉的设备远程监视和操控，实现一人对多台设备，同时充分发挥云端的计算能力和学习能力，提升生产智能化，提高生产效率、产品质量和生产安全性。

（4）大规模连接（mMTC）。5G在每平方千米可以支持100万个连接，单位面积内通信连接数远远大于4G。此外，5G还能够支持多类别的物联网终端，如固定间隔周期监听被叫的终端、只有主叫没有被叫的物联网终端、功能极简终端等。基于5G的大连接特性，IE工程师可以在工厂内海量设备和微小设备单元上装载实时通信传感器，为海量设备数据采集和控制提供大规模连接能力，奠定智能制造基础。IE工程师可以利用5G的大连接能力，重新设计和优化人机关系、工业控制、点检活动等，提高整条生产线和整个工厂的运转效率。

（5）高流量密度。不同于大连接指标衡量单位面积内连接数量，流量密度是指单位面积内的总流量数，衡量的是移动网络在单位空间范围内所能承载的数据流量的大小。5G网络流量密度高达每平方千米100 Tbps，是目前可用的数据流量密度最高的无线网络。IE工程师可以在工厂内大量应用工业相机和屏幕等终端，利用5G高流量密度特性，实现相机、屏幕等与云端实时高清视频传输，建立远程视频监控和基于云的机器视觉识别缺陷等智能制造能力。

（6）能源效率。能源效率是指一定运行时间内或传送一定数量的数据量所需消耗的能量数量。5G发展了多项降低功率消耗的新技术，比如流量均衡技术、低功率基站等。由于大量物联网终端采用电池供电，为降低终端功耗以延长更换电池时间，5G还设计简化了连接模型以降低终端功耗。基于5G的高能源效率，海量使用传感器也就具备了经济性，进而使海量数据无线高速采集成为可能，使自动控制、远程控制更加普遍，也使人工智能技术有了用武之地，为IE工程师重构和优化系统提供了技术条件。

（7）网络安全性。5G网络具有多重安全保障。一是5G网络采用完善的服务注册和授权安全机制;二是5G网络使用加密方式传送用户身份标识;三是5G网络提供了网络运营商网间信令的端到端保护;四是5G网络有统一认证框架，融合了多种接入认证方式;五是5G网络可采用网络切片为重要客户提供专享物理信道;六是5G内生支持边缘计算，可以在用户可控的较近位置提供计算和存储，实现数据不出特定场所，保障数据安全。因此，5G网络安全能力远超4G，更远超Wi-Fi等无线网络。IE工程师可以放心地利用5G技术对工厂的布局进行重新规划，对人、机、料、环境、信息和能源的关系进行重新定位和组合，而不用担心信息泄露或被黑客破坏。

3  案例分析：实现工业工程智能制造目标

本文案例均来自于真实实验和应用场景，出于信息安全考虑，企业名称均使用化名。

3.1  增效案例：5G技术重构航空发动机试车和制造工作模式

航空发动机被称为工业界“皇冠上的明珠”。航空发动机试车是研发和生产的关键环节，传统的做法是将传感器放置于发动机上，试车期间由人员现场检测，由于传感器数据需要发动机停机后才能传出，极大影响了研发生产效率。上海飞天航空发动机公司在发动机试车过程中存在三大痛点：一是试车期间的潜在危险源需要实时动态监控识别，但采集的海量数据传输速率不足;二是协同检测异常识别无法进行智能化支撑;三是生产现场问题异地专家无法有效指导。为解决这些痛点，IE工程师利用5G重构了试车工作模式：建设5G专网，搭建基于5G的机械臂+工业相机协作平台，远程操控机械臂和相机实时录像，通过5G网络传到后台数据中心，对实验关注的数据信息实时监测，并对异常数据及时告警;在依托5G实现智能网联的基础上，利用机器视觉等技术，实现对发动机试车过程的漏油、表面缺陷、振动的智能识别，解决试车过程的全方位视频动态监控与智能辅助识别问题;利用5G网络实现关键零部件装配的AR远程专家指导。经过反复实验，方案获得了成功。重构后的试车工作模式下，生产率和效率大幅度提高。

生產航空发动机叶片需要稳定精密的铣削。铣削过程中强大的冲击力带来叶片振动，容易造成铣削轨道偏离规定路线并致使产品缺陷，缺陷产品再次返工影响生产效率。为解决这个难题，IE工程师设计在铣床部件及工具上安装5G传感器，实时采集铣削状态的数据并传到后台。后台通过AI判断比对铣削是否处于稳定状态，通过数字孪生技术实时计算弥补偏离的路线，实现铣削过程的实时动态监控和仿真模拟控制，避免产品因发生共振而出现缺陷。在实验和实际运行状态下，采用该方案后返厂率从25%降低至15%，有效提升了生产效率。

3.2  降本案例：利用5G实时高速检测带钢缺陷

传统生产线对带钢缺陷的检测方法存在很大不足：一是靠人眼识别带钢表面缺陷，人员存在视力疲劳、走神等情况，识别效率不高，准确率较低，人员成本高且有人身安全风险。二是带钢在生产线上移动速度很快，人眼识别缺陷存在困难，如果放慢生产线运行速度，又会造成生产效率下降。三是如果不做或少做过程检测，则不能及时剔出劣质产品，增加了劣质产品在后续工序的加工成本。四是如果中间停车抽检，将拉慢生产线运转速度，且仍存在事后才能全检的成本浪费问题。

辽宁东安钢铁公司是著名钢铁企业，面对以上难题，IE工程师利用5G技术实现智能网联，建设高速带钢缺陷实时精准检测系统，重构带钢生产线模式。系统拟在冷轧厂酸轧机组上下两侧各安装工业相机3台，利用工业相机对运行速度达10 m/s的带钢进行高清图像拍摄，每秒拍摄图片120张。系统把完整图片合成为高清图像，并通过5G网络上传到云平台，在云平台上采用图像处理软件和缺陷检出及识别分类算法，利用大数据分析、机器学习和共享缺陷识别库等技术，实现动态监控、快速缺陷识别和类别判定，并指令生产线对缺陷带钢特别处理。该系统还拟利用5G的低时延特性，解决图像同步自适应、光照强度自适应、带钢跟踪自适应等多项技术难题。

经过反复实验和改进，该系统实验成功并投入使用，实现了常规缺陷检出率在95%以上，常规缺陷识别率最高可达95%，设备稳定运行率超过99%，降低了生产成本和缺陷产品处理成本，每条生产线每年提高经济效益400万元，每年减少事故处理成本300万元。

3.3  提质案例：利用5G打造化纤智慧工厂

飘丝和飘杂问题是长期困绕全球化纤行业的难题，给化纤制造业带来巨大损失。化纤设备会以很高的速度下丝，细丝的直径往往只有几微米，下丝过程中如果细丝飘离了轨道就是飘丝，如果飘到了相近轨道就是飘杂，飘丝和飘杂严重影响产品的质量。传统方法是通过强光照射后用人眼识别飘丝和飘杂。由于丝细且飘移速度很快，凭肉眼很难清晰识别并做出相应处理，因此人工巡检漏检率较高，优品率很难突破98%的天花板。

浙江新明集团是知名化纤企业。为解决飘丝和飘杂难题，IE工程师提出了重构生产线巡检模式的方案：构建5G专网，打造5G飘丝飘杂巡检机器人，机器人搭载8K摄像机，在纺丝车间执行流动巡检任务，替代人工定期巡检。机器人采集前端纺丝工艺工位的高清图像信息，通过5G网络回传至人工智能服务器，进行飘丝飘杂自动检测和识别，并及时通知工作人员进行处理，实现智能网联、动态监测和自动控制。

该方案经反复实验后取得成功，现已投入实际生产。采用该方案后，有效提高了产品质量和生产效率，生产线突破了98%优品率瓶颈，提升了0.25%的优品率。该公司年产11 000吨，按优品和良品的差价约2000元/吨，该项改进每年带来至少2000万元的收益。该方案具有全行业推广的重大社会效益。

3.4  保障安全案例：利用5G实现天车和卡车远程操控

钢铁厂钢卷仓库作业环境存在一定危险性，传统作业方法需要人员驾驶车辆和现场操控天车，由于作业环境较差，容易发生人身伤害、车辆安全等事故。如果采用降低作业速度、加强人工检查等传统方法提高安全度，将降低生产效率，提高安全成本，安全效果也较为一般。

河北唐乐钢铁厂是大型钢铁企业。为提高钢卷仓库作业安全度，公司提出了对钢卷吊运作业方式进行改进的方案：拟构建基于5G技术的动态作业监控系统，在天车两侧各装一个高清视频摄像头，横向观察监控天车抓放钢卷的情况和天车周围作业环境视频;天车原驾驶员舱两侧各装一个高清视频摄像头，大视野监控天车正常作业，获取钢卷的分布情况，监控周围的行人和车辆。在无人驾驶卡车上安装高清摄像头，摄像头将视频图像通过5G网络回传到操控平台，驾驶人在远程操控平台根据回传视频对车辆进行远程操控。视频、操控等信息通过5G网络上传云端控制中心，云端再通过5G网络下发命令操控天车作业，实现天车、汽车、操作者和云端的智能网联，天车操作员和汽车驾驶员在办公室远程操控，提高工作安全度和舒适度。该方案在实验成功后已在部分车间部署，大幅降低了驾驶员、操作员、行人和车辆的安全风险。

3.5  提高生产柔性的案例：利用5G+机器视觉检测缺陷

燃气轮机叶片高度个性化，外形结构复杂，精度要求高，质检需要人工与设备结合进行，完成一个叶片检测至少需要2天。由于检测时间长，传统质检为控制成本只能采用抽检方式，抽检覆盖范围小，质检效率低下，按传统思路很难有合理的方法解决以上问题。

浙江航新汽轮机公司是领先的燃汽轮机制造企业。公司运用IE思想，对汽轮机叶片生产过程提出了优化方案，拟利用5G网络大带宽的技术特征，通过叶片3D数据的实时三维扫描，利用5G网络将数据快速传送到系统并建模，精准快速生成三维模型，利用数字孪生技术进行模拟控制，实现产品全量检测，并建立质量数据库，通过模型和算法，进行质量追溯和大数据分析。方案经多次实验和改进，将叶片缺陷检测时间从2～3 d降到了3～5 min。该方案投入使用后，有效解决了汽缸、叶片等汽轮机组件人工质检效率低下，缺陷结果不便于记录，缺陷检测的时间长，质检效率低、抽检不全面、质量无法追溯等问题。

该案例还实现了工序间检验，使检验工序前移。案例将工业相机安置于每道工序，从毛胚开始即用工业相机扫描至云端判断是否合格，如不合格及时剔出，避免后續加工浪费，该项改进节省成本10%以上。同时，叶片抽检实现全检、部分测量实现整体测量，提高了叶片质量可靠性，避免了产品售后返修，提高了客户满意度。

该案例应用提高了生产的柔性。一是提高了生产线的柔性。案例在生产线上使用移动式工业相机（内置5G模组），工业相机和主机分离，相机通过5G网络和主机相连，可在在厂区内任意地点安放并可随需变动位置，生产线、主机和工业相机可随需组合，且一台主机可对应多台相机，主机设备投资可减少1/3。二是提高了产业链质检柔性。上游中小零部件企业无需大额投资，只需安装航新汽轮机公司同样的工业相机，扫描三维数据并通过5G网络传送到航新汽轮机云端，即可实现质量检测，提高零部件质量，减少零部件生产返工，并保障各工序有效快速开展，产业链整体效率提升20%。

3.6  提高系统综合收益的案例：全工厂全方位利用5G提升公司综合效益

浙江爱迪公司是领先的汽车铝合金精密压铸件生产商。公司运用IE思想，采用5G、云计算和人工智能等新一代信息技术，规划和建设智慧工厂，构建智能制造时代的竞争优势。

爱迪公司集成了十余个基于5G的应用和平台，打造了完整的5G+智慧工厂应用案例。一是通过5G网络实现了机加工全联管理系统、机加工调试系统、原料追溯系统、压铸全联管理系统等系统的互联互通和协同。二是通过三维扫描枪，快速生成产品的三维模型，三维数据通过5G网络发送到云端，云端利用人工智能对图像进行分析，快速完成质量验证。三是5G助力数字孪生技术在动态监控和管理中的应用，管理者可从后台实时了解生产数据，实现模拟控制。四是通过5G网络精准快速定位问题来源，包括供应商在内的各节点原材料、铸件、零部件、整车等记录上链，全程可追溯。五是工厂中未部署实体网线，所有的设备均通过5G无线网络连接，节约了网络线缆投入，使产线搬迁、重组、作业等更加灵活便捷。

该方案实验成功并投入使用后，提高了公司市场响应能力，人均产值提高17%，设备生产效率提升19%，产品合格率提高3%，客户投诉下降23%，实现了降本、提质、增效的目标，显著提高了公司综合效益和競争力。

4  5G和智能制造背景下工业工程展望

工业制造作为国家经济的中坚力量，对经济的持续繁荣和社会稳定具有重大意义。全球制造业走向智能化的方向明确，发展潮流势不可挡。

4.1  工业化、信息化向智能化方向发展

信息化和工业化深度融合的今天，迈向智能化已经成为必然趋势。信息系统和数据平台不断应用智能技术，如自主计算、自主神经系统，实现以自我调节、自主计算、自主预警等动能;嵌入人工智能思想、运算和仿真系统等过程，让用户察觉不到系统的复杂性，只需发布号令、监控视频、倾听语音指示，就可以得到系统的执行动作、操作步骤、获取系统的自主处置动作。

4.2  数据挖掘、云计算给智能化赋能趋势

以机器学习、数据挖掘为基础的智能化信息系统建设，系统将实现自配置、自恢复、自优化、自保护等功能。如自保护可以利用系统集成的安全芯片、安全监控软件等给IT系统中关键举措提供保护措施;自优化就是应用优化软件、中间件等构建系统安全运行、高可用性、完整性的指标。

BBN技术公司已获数百万美元的投资，开展综合学习项目（Integrated Learning Program）第一阶段工作。未来4年里，BBN将开发一种称为“综合学习器（Integrated Learner）”的人工智能（AI）能力。该项目的目标是将专业领域知识和常识综合创造出一个推理系统，该系统能像人一样学习并可用于多种复杂任务。

4.3  语义网格和知识网格持续研发

语义网格和知识网格（Semantic grid and knowledge grid）是在异构的、动态的虚拟组织环境下，提供有效的知识服务和共享， 协作解决用户需要解决的问题，满足用户的需求。 主要研究模型包括：知识模型、通信模型、知识获取、知识组织、语义Web服务等;将上述模型链接在一起的是：1）统一逻辑——即实现本体描述、服务匹配;2）服务管理——面向用户服务的模式和协议。

4.4  5G等多网互联提升工业工程效益

5G技术有望广泛应用于工业制造的各个场景，从各方面提升工业制造效率，逐步重构生产线、车间、工厂、产业链的新模式。5G符合工业工程在任务和目标等各方面的要求，IE工程师完全可以以5G为工具，基于工业工程经典的理论方法，开展全面研究，重构和优化工业场景、流程和管理，以更好地帮助工业企业完成制造任务、达成降本增效、提高质量等目标，使工业效率快速跨上新一代信息技术新台阶。

5  结束语

5G通信技术、新一代信息技术与工业制造深度融合，将成为传统制造向智能制造迈进的主要推动力。

IE工程师充分利用5G、边缘计算和人工智能等技术，可实现工业制造的智能化，动态监控、智能数据分析、故障预警和模拟控制等正不断优化工业制造场景、流程和工业管理，大幅提高工业制造的生产率、效率和质量，降低成本，改善工人的工作环境并提高安全度。5G的采用，将使得以提质降本增效为根本使命的工业工程又进入更高层次的蓝海。

工业工程既是一种方法，也是一种思想。工业工程的内容不是固化的，而是不断发展的，只有拥抱新技术，融合新方法，不断创新发展才能保持活力。工业工程界应将5G等新一代信息技术纳入工业工程的“工具箱”，以5G等新一代信息技术为基础，积极开展研究，蓄力实现工业工程理论和方法的再一次飞跃。

参考文献

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