5G+工业互联网在纺织服装行业中的应用探究

陈 平

（联通（广东）产业互联网有限公司，广东 汕头 515051）

0 引言

随着科技的不断创新，人们的生活方式正在发生深刻的变化。在“衣食住行”中，作为第一需求的“衣”也必须适应科技发展带来的变化。纺织服装产业一直是传统制造行业的代表，其传统的生产模式（如劳动密集型、高强度作业、生产效率低等）一直制约着该行业的发展。随着数字化、智能化时代的到来，该行业也迎来了结构变革、转型升级的关键阶段。本文旨在探讨如何借助5G+工业互联网技术加速纺织服装行业的数字化转型升级。

1 5G专网建设

5G+MEC（边缘计算）端到端整体解决方案的出现，为纺织服装行业带来了新的机遇。边缘计算是一个融合了算力、存储和通信网络业务核心能力的开放平台。通过就近部署各类工业智能化应用，边缘算力可以满足制造业在数字化变革过程中对实时控制、AI人工智能、数据聚合与互操作、安全保护等方面的关键需求。5G专网突破了传统通信网络封闭式的规划建设和运营模式，以更为开放的形态，为企业提供定制化的网络服务。5G室分系统与Wi-Fi信号容易受到频点干扰不同，5G以独有频段体现很强的抗干扰能力及高可靠性。

在纺织服装行业中，AGV、PDA等通过5G CPE接入5G基站，经过IPRAN和UPF分流网关，数据经过MPLS（多协议标签交换电路）专线回传至车间。传输时延小于30 ms，业务数据不经过互联网，确保数据不出园区，保障企业数据的安全性和及时性。将应用通过5G专网与企业生产内网联通，实现5G混合专网组网，为5G+各种典型应用场景打下坚实的基础。

2 5G+AI视觉验布

5G+AI视觉验布是一个典型的应用场景。在传统模式下，织物疵点的检测主要依靠人工视觉完成，这种方式效率低下，易疲劳，并且瑕疵检出率不高[1]。为了解决这个问题，企业选择了主动拥抱数字变革，用5G+AI视觉质检的在线检测方案代替人工离线检测。

2.1 需求分析

纺织品在生产过程以及销售流通前必须经过各种检验，来料检尤其重要，对胚布的瑕疵检测必不可少。在传统模式下，织物在验布机上，通过面料退解、曳行，经过验布台，光源从下方照亮布面，工作人员站在验布台前用肉眼检测疵点，并做好标记。这种方式效率低下，易疲劳，并且瑕疵检出率不高[2]。于是，企业选择了升级模式，用5G+AI视觉质检的在线检测方案代替人工离线检测[3]。

2.2 实施策略

首先，在5G边缘云数据中心部署AI视觉检测系统，并采集各种缺陷样品搭建初步的学习模型。其次，在检测过程中，前端高精度工业相机将实时检测到的高清图像以900 Mbps的速率通过5G专网传输到数据中心。接着，通过5G+AI视觉检测算法，能够对于坯布中20多种常见的瑕疵进行精准、高速的瞬间抓取分析，并智能标注。最后，系统能够及时、快速、准确检测出表面缺陷，自动记录缺陷位置，并辅助人工查看、处理瑕疵信息，提升了工作效率、改善了生产工艺，提高了产品质量。

2.3 效能分析

5G AI视觉缺陷检测系统验布速度为50 Mbps，可24小时连续工作，而且AI算法应对不同面料环境的情况下，进行自主深度学习，疵点检出率稳定在90%以上，从而满足高质量、高效率的生产需求。在同等条件下，1台采用了AI算法的智能验布系统可提高6倍效率，降低了对人工的依赖，真正实现了传统行业的数字化转型。

图1 内衣工厂人工验布与5G+AI验布场景效果比对

3 5G+IOT联网采集

3.1 需求分析

企业常常面临着无缝机等设备无联网，企业管理者无法了解生产运行状态及设备运行数据。设备联网与数据采集是工业互联网技术发展的原动力，是解锁服装纺织工厂智能化的第一步。因此，有必要利用5G网络独有的海量连接和低时延特性，采用5G+IOT技术对设备进行联网采集改造。

3.2 改造要点

首先，采用串口数据采集器作为RS485数据的汇聚和解析，下行通过该接口与无缝车间若干台纺织机进行物理连接，上行通过RJ45口连接一台DTU。DTU是一款面向工业客户的5G数据终端，提供集成通用工业现场总线协议，为客户提供快速5G专网接入能力且支持定制化开发配置。

其次，DTU 5G数据终端内置物联网卡，将实时采集到产线数据、报警、信息等数据上传至边缘云的MES进行分析处理，对生产品质、设备维护等各方面进行管控，进而用于APS生产计划自动排程，实现生产过程的可控性和效率的最大化。同时，车间无缝机组通过联网采集后，建立起有效的故障报警机制，通过企微将消息通知到管理人员，实现快速响应，减少因设备故障造成的材料损耗以及不良品率。

图2 内衣工厂传统人工登记设备信息与5G+IOT联网采集效果比对

4 5G+柔性制造

4.1 需求分析

新冠疫情后期的纺织服装行业生产模式与市场订单需求模式出现不匹配，传统的产线流水作业模式相对固化，无法适应小单快返、急单插单的定制化需求。

4.2 解决思路

以5G+MEC边缘云、大数据、物联网、人工智能为核心，打造5G低时延端到端柔性生产专网，满足AGV、料箱机器人等实时、高效的数据传输，提升柔性制造系统的数据处理能力，从而高效的调度生产现场人、机、料、法等生产要素。

4.3 实施流程

图3 5G+柔性制造整体网络拓扑图

对生产现场进行重新规划，不再是传统流水式，而是把每个工位定义为一个生产单元；对车间的5G内网进行改造，满足生产现场终端的高效传输，将柔性生产应用系统部署在边缘云赋予算力支持，形成一套算网融合的环境；与客户MES生产协同系统对接，自动导入订单信息、工序工艺信息、物料信息等，应用标准化产前物料齐套准备；结合系统数据和现场人员技能数据、机台数据进行科学排产，由AGV搬运机器人进行物料、半成品、成品的运送，从而形成生产现场的高度柔性和弹性化，可以实行多款式并行生产，在遇紧急订单可快速计算空闲资源，插入订单生产。以上实现了5G云网融合车间改造、系统应用层柔性制造系统改造和智能化硬件赋能。

4.4 应用场景

4.4.1 场景一：机器人协同

在传统模式下，裁片布料杂乱堆放，人为查找易拿错，效率低，呆料严重且追溯难。在技术创新模式下，引入5G+布料无人超市+料箱机器人+AGV搬运机器人协同作业，利用料箱机器人和货架组成小型的“超市”，采用“外卖协同”模式，实现配送效率提升1.5倍。在具体实现中，自动化裁床根据指令制作裁片，机械臂制作好的裁片作为货物，通过AGV（外卖员）运送至裁片超市；料箱机器人（店员）接收入库指令后从AGV取下货物，扫码货架入库存储；当接收到工位的领料指令后，料箱机器人再扫码，将指定货物送至AGV（外卖员）处，“外卖员”负责运送至缝制车间工位上。5G专网低时延、高可靠、大带宽的优势，满足了搬运机器人、料箱机器人高并发数据包及设备互联，实现裁片管理自动化，支撑缝制工序的柔性生产，最终降低了呆料率，提升了追溯能力。

图4 传统仓储模式与5G+布料无人超市模式实施效果比对

4.4.2 场景二：柔性生产

5G+AI+AGV的智能矩阵制造技术是一个创新应用场景。该技术实现了解耦并离散化工序，技工、设备、物料、流程均打破传统产线固有的调度方式，提升订单并行生产能力，使同时生产的款式不再受物理产线工序的制约。AI智能调度算法通过多个维度，将员工技能考核等级自动匹配工序，按技能水平的高低依次分派，优先分派给最擅长该技能的员工。实现绩效动态分配，把个人能效推到最高状态，提高人均产值和机台的平均产能。

该技术还能根据约定交期，更合理匹配产线优化产能，柔性并行生产能力，AI算法快速计算，合理分配生产资料，达到生产资料利用率最大化需求。同时，协助企业进行内部业务梳理，在上线前进行相应物料检查，齐套后方上线生产。极大的减少了错料、缺料、少料的现象。

图5 传统仓储模式与5G+布料无人超市模式实施效果比对

5 结束语

以5G边缘计算为依托，通过5G全连接工厂进一步实现人、机器、物料、质量检测的实时在线，辅以大数据、人工智能技术，提升生产效率、提高产品质量[4]。未来，这些技术可以升级为服装产业大脑，赋能中小企业，以数字化、网络化、智能化为核心的新科技革命正在推动数字技术与纺织服装产业全要素、全产业链、全价值链融合发展。5G+工业互联网的应用将有望推动纺织服装行业的智能化转型和升级，为行业的可持续发展注入新的活力和动力。