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　　【机床商务网栏目 科技动态】如果我们在讨论5G的时候，脑海中浮现的只有闪电般快速下载和流媒体视频，那么或许是时候应该重新考虑一下，进行更深入的思考了。
 

　　显而易见，人们都希望获得与硬有线连接一样快速和可靠的无线能力。在位于德国亚琛(Aachen)的5G工业园区欧洲(5G Industry Campus Europe)，应用程序正在重新定义机器人的角色，一部分原因是让全功率工业设备像它们“合作”的同类产品一样安全。5G工业园区是一个广阔的研究和合作空间。其他研究，还包括如使用安装在工件和刀具套上的传感器，对振动和尖端磨损进行自动过程中修正，将5G应用于刀具的金属接触层面。
 

　　据了解，该园区由瑞典电信公司爱立信和德国研究机构夫琅和费生产技术研究所(Fraunhofer IPT)联合运营，也是一个规模更大的5G试验场。除了广阔的户外网络，它还覆盖了超过20,000平方英尺的室内空间，包括弗劳恩霍夫IPT自己的模拟数控机床车间。此覆盖被分割成多个网络，但仅用于测试目的。毫无疑问，5G技术可以使任何机器人、机床或几乎任何其他资产(即使是大的工厂)在单一网络上安全地、可靠地、几乎实时地交换数据，而不会出现性能下降的情况。
 

　　无论数控机床车间在何种程度上接受5G，这些早期应用都显示出不可否认的潜力，可能会带来巨大的车间变革。爱立信欧洲5G项目经理Andreas Thuelig表示:“你也许可以找到其他方法来实现同样的目标。但是如果你纵观整个车间，看看它所有的设备、所有的任务和所有的需求，不难发现，没有其他办法能在一个网络中把所有这些东西都结合在一起，并保证服务质量。”
 

　　5G是什么？
 

　　5G代表第五代电信行业协会为蜂窝网络定义的新无线技术标准。5G设备主要是通过使用高频无线电波来定义的。频率越高，每波传输的数据包越大(带宽越高);减少在两点之间来回传输数据包所需的时间(延迟更低);以及限制数据流中断开或中断的风险(连接可靠性可以超过99.9%)。无论是在设施范围内还是在单个工作站的水平上，更高的带宽、更低的延迟和更大的可靠性，使消除电线和电缆变得更加实用。
 

　　并不是所有的5G网络都是平等的。比如，接近即时的视频流就是增强移动宽带(eMBB)的一个例子。构成“物联网”的各种“智能”仪表和监视器都使用大型机器类型通信(mMTC)网络。本文中讨论的项目(以及任务或关键安全应用，比如手术设备的远程控制，或者未来的自动驾驶汽车)要求更高。只有超可靠的低延迟通信(URLLC)网络才可以。
 

　　例如，与德国汽车制造商奥迪(Audi)合作的研究涉及到游牧式机器人组装单元(本质上是带轮子的机器人)，可以在需要时移动，以协助工人完成组装任务。在一个演示中，一个移动机器人在方向盘上安装安全气囊并不是协作的，而是一个完全的工业模型，如果任其发展，可能会造成损害、伤害甚至更糟。行检查的系统是在细胞开放的一侧的一个光幕，当所有的运动被破坏时，它就会停止所有的运动。Thuelig表示，这个应用程序展示了5G在PROFINET和PROFISAFE等行业标准协议方面的潜力，它们在通信信道的可靠性和上限延迟方面要求非常高。“为了保护工人，组装过程中的中断应该只由真正的安全事故造成，而不是由数据包姗姗来迟，甚至通信通道上的数据包丢失所造成。”
 

　　在欧洲一些校园的其他应用包括材料处理自动引导车辆(agv)，它被设计用来自由地与人流混合。与十字路口的激光雷达(光探测和测距)传感器的实时连接，以及彼此之间的连接，为这些系统提供了一个“智能”水平，使它们能够在各种“安全穿越”测试中更快地移动和反应。同样值得注意的是，这些AGV的整个车队都可以在同一家工厂与其他5G应用程序一起运行，它们都在同一个网络上运行。这是可行的，因为5G更多的两个关键优势：支持更多设备的原始功能，以及将网络划分为具有专用于特定应用程序的带宽的子部分。
 

　　进入工作区
 

　　在数控加工中，常见的任务是计算和输入偏移量:在确定切削刃相对于工件其他部分的位置时，为了确保机床CNC能够计算出刀架的长度、跳动和刀具磨损，从而进行参数调整。然而，弗劳恩霍夫和爱立信已经证明，事实并非如此。有了专用的5G URLLC网络和合适的软件，工具盒上的传感器有可能使CNCs在主轴转动时做出反应。
 

上图所示，在弗劳恩霍夫IPT的模拟机床车间，5G使用无线声发射(AE)传感器来检测刀具破损。此类应用程序需要具有低延迟和快速反应时间的接近机器的解决方案。在这里，专用硬件在边缘处理AE传感器数据，但该单元的功能也可以在私有云中处理。
 

　　具体来说，研究人员使用了支持5G的声发射(AE)传感器来测量从切割区域辐射到支架的声波(由材料变形产生)的频率。对数据流的持久分析可以检测读数中的峰值，表明刀具断裂并将数据反馈回CNC。研究人员指出，这种能力对小型钻头和铣削工具尤其有用。
 

　　AE传感器的数据甚至可以用来跟踪刀具的磨损情况，并在断裂前纠正工艺参数。一直以来，不断地关联特定刀具的当前状态与声发射光谱中的特定“指纹”，据说是一项困难的任务——一个可能适合机器学习的任务——因为指纹是非常特定于应用程序的。切削刃的几何形状、工件的材料和工艺参数都会影响传感器的读数。弗劳恩霍夫研究所的Niels Konig通过电子邮件表示:“到目前为止，我们已经在一个简单的钻井过程中使用了它，但我们专注于传感器的开发，还没有进行广泛的试验和数据收集。”
 

　　通过进一步的研究，5G声发射传感器在CNC加工中的应用不仅仅是检测刀具的破损和磨损。研究人员认为，材料接触检测可以为主轴碰撞控制提供一种替代方法。基于切削条件的变化，传感器也可能为检测工件材料中的不均匀性提供新的选择。另一个潜在的应用是“间隙控制”:减慢刀具速度的做法，以弥补实际切削条件和工艺规划假设的理想条件之间的任何“间隙”。
 

　　Fraunhofer项目涉及将5G传感器直接安装到工件上。在这种情况下，研究人员使用加速度计来监测涡轮叶片盘五轴铣削过程中的颤振(一种自诱导的加工振动形式)。这个想法是为了更快地掌握工艺的参数，因为每个工件需要超过20个小时的时间，而且成本占blisk生产成本的一半。5G技术的应用，显示出将平均blisk返工率从25%降低到15%的潜力。
 

　　5G传感器不需要局限于声发射传感器和加速度计。例如，三自由度切削力传感器可以帮助防止刀具偏转。位置传感器可以防止工件夹紧错误，而热传感器可以帮助防止机器元件过热。应变传感器可以警告可能导致纺锤体变形的压力水平。机床和其他设备上的传感器可以促进状态监测和预测维护。通过利用云或基于边缘的人工智能(AI)，增加传感器可以为机器人手臂提供新的能力，来解释并对周围环境做出反应。
 

　　这些应用的底层基础设施基本上与前一代技术相同(事实上，5G被设计为与4G/LTE共存)。在爱立信的无线点系统中，数据从车间的传感器传输到天花板上的小的、扁平状的天线(“点”)，然后(通过光纤电缆)传输到基站和更广泛的车间网络。
 

　　在工具持有者安装的AE传感器的情况下，数据返回到工作站，在工作站上收集数据，以便从Marposs监控解决方案的GENIER模块(GEM)监控系统上进行边缘处理。该系统通过现场总线连接直接连接到机床上。它还连接到一台单独的PC，它提供了用于跟踪过程和存储数据以供以后分析的人机界面。然而，Fraunhofer的文档指出，使用基于私有工厂云中的虚拟版本的GEM监控系统(即只有软件组件)来扩展系统可能更容易，硬件“网关”将提供与机床的直接连接。其他云应用程序可以用于任何领域，从设备健康指标到AGV车队的指导信息。在这个宏观的尺度上，5G不仅对生产自动化，而且对生产物流也是有用的。
 

　　Thuelig表示，让5G实现实时加工过程监控的部分障碍与硬件有关。Fraunhofer IPT的声发射传感器和加速度计是为研究所的研究配置的。每个传感器依次连接到一个装有5G调制解调器的路由器上。然而，多传感器平台的研究正在进行中，该平台将把加速度计、陀螺仪、麦克风、温度和湿度传感器以及所有必要的电子设备集成到一个单一的紧凑设备中。这给微型化带来了挑战，爱立信的设备制造合作伙伴正在努力解决。
 

图片来源：爱立信
 

　　与此同时，5G标准继续提高。新的更新就包括了关键的功能，URLLC网络，刚刚公布了今年早些时候。此外，还需要密集的电缆基础设施网络来支持公共5G网络，这些网络可用于与其他企业和业务单位进行协调。对未来的预测可能是令人窒息的，但5G在制造业中的潜力不容忽视。其他正在探索的应用包括使用计算机化眼镜或耳机，以促进与增强现实补充的培训。这些连接的设备还可以用来诊断设备内部装有传感器的部件，或者让参观工厂外的设施(甚至是更复杂的事情，比如去现场参观)变得可行。机床甚至可能由移动的机器人手臂来管理，它们可以自己在设备之间移动。
 

　　事实上，机床制造商已经在为此努力了。例如，牧野2019年的EMO展台就展出了iAssist，这是一款顶部装有无线协作机器人的AGV，以根据需要在模拟单元的预置和加工设备中自动移动工具和工件。这样的应用并不一定需要5G——事实上，这个演示在2017年的EMO上首次亮相。然而，没有5G的速度、灵活性或可靠性能与之匹敌，所有这些都有助于将5G以及其他新应用扩展到商展和实验室之外。
 

　　(原标题：5G: From the Cloud to the Machine Tool Workzone)