5G+智能制造提綱

《5G+智能制造》提綱
-段方
中國移動資深專家
教授 北京郵電大學博士 北京大學博士后
1 概述
1.1 從工業(yè) 4.0 說起
1.1.1 美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計劃
1.1.2 德國工業(yè) 4.0
1.1.3 制造業(yè)的數(shù)據(jù)賦能
1.1.4 美軍帶來的反思——拼數(shù)量or 拼智能
1.2 如何從制造大國到制造強國的邁進
1.2.1 中國制造業(yè)現(xiàn)狀概覽
1.2.2 美國、德國制造業(yè)對比
1.2.3 如何鍛造“制造強國 ”
1.2.4 制造業(yè)皇冠——飛機發(fā)動機的故事
1.3 中國制造 2025 的技術基礎
1.3.1 美國在貿(mào)易戰(zhàn)中的“按圖索驥 ”
1.3.2 制造業(yè)升級的必然性！
1.3.3 制造業(yè)升級的途徑
1.3.4 中國制造 2025 的主要內(nèi)容
1.4 5G 及國際發(fā)展情況
1.4.1 特朗普為何打壓中國 5G
1.4.2 中國 5G 的進展情況
1.4.3 美國、歐洲 5G 進展情況
1.4.4 5G 重構信息社會的“高速公路 ”、“石油 ”、“蒸汽機 ”
1.5 5G 剪掉的不僅是機器的尾巴
1.5.1 從有線通信到無線通信
1.5.2 5G 的帶寬滿足機器通信需求
1.5.3 5G 的時延滿足機器控制需求
1.5.4 5G 改變了機器控制和思考的模式
1.5.5 “5G+ ”提供了各種應用的生態(tài)
1.6 5G 提供了哪些服務技術？
1.6.1 5G+AICDE 的內(nèi)容
1.6.2 5G+區(qū)塊鏈的價值
1.6.3 5G+鍛造機器智能互聯(lián)的可信環(huán)境
1.7 5G 如何打造機器智能？
1.7.1 5G 提供邊緣智能的想象空間
1.7.2 機器從“互聯(lián) ”到“智能 ”的演進
1.7.3 知識圖譜助力機器智能
1.7.4 從單體智能到整體智能的演進
1.8 智能制造的價值
1.8.1 支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的藍海
1.8.2 個性化制造成為可能
1.8.3 供應鏈智能管理降低庫存
1.8.4 平均利潤將讓利客戶
1.9 5G+智能制造是中國產(chǎn)業(yè)升級的戰(zhàn)略機遇
1.9.1 工業(yè)革命帶來了日不落帝國
1.9.2 《三體》里面的“ 降維 ”打擊
1.9.3 5G 奠定數(shù)字經(jīng)濟時代智能制造新機遇
2 5G 技術概覽（可選）
2.1 5G 開啟物聯(lián)網(wǎng)“元年 ”
2.1.1 從“感知中國 ”說起
2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展概況
2.1.3 各種傳感器構筑了“皮膚層 ”
2.1.4 NB-IOT 的概念和特點
2.1.5 物聯(lián)網(wǎng)設備從連接到計算
2.2 5G 的典型指標
2.2.1
帶寬
2.2.2
延遲
2.2.3
覆蓋率
2.2.4
速度
2.2.5
可靠性等
2.3 5G 的技術基礎
2.3.1 MIMO 天線技術
2.3.2 切片網(wǎng)絡
2.3.3 核心網(wǎng)的云化
2.3.4 C-RAN 接入網(wǎng)
2.3.5 手機終端的升級
2.3.6 毫米波技術基礎
2.4 5G 的典型業(yè)務場景
2.4.1 EMBB 場景
2.4.2 URLLC 場景
2.4.3 MMTC 場景
2.4.4 新增的“車 ”（vehicle）場景
2.5 5G 應用的十大領域
2.5.1 AR/VR 虛擬游戲
2.5.2 智慧能源
2.5.3 智能醫(yī)療
2.5.4 4K 高清直播
2.5.5 家庭娛樂
2.5.6 智慧城市
2.5.7 無人駕駛
2.5.8 機器人等
2.6 5G 助力智能制造
2.6.1 從“物聯(lián) ”開始
2.6.2 自動化控制生產(chǎn)
2.6.3 設備智能診斷
2.6.4 物流智能跟蹤
2.6.5 庫存動態(tài)管理
2.7 5G 帶來新的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
2.7.1 消費互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的對比
2.7.2 2C 到 2B 的轉型并不容易
2.7.3 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶動新機遇
2.7.4 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是下一個浪潮
3 智能制造基礎
3.1 智能制造的基本概念
3.1.1 智能制造技術/智能制造系統(tǒng)
3.1.2 智能制造的特點
3.1.3 國內(nèi)外進展情況
3.2 智能制造的“智能 ”從何而來？
3.2.1 人工帶來的智能
3.2.2 數(shù)據(jù)帶來的智能
3.3 5G 驅(qū)動的智能
3.3.1 物聯(lián)網(wǎng)帶來感知
3.3.2 5G 沉淀各種數(shù)據(jù)
3.3.3 邊緣計算提供設備智能
3.3.4 5G 驅(qū)動的萬物智能
3.4 智能制造的關鍵技術
3.4.1 新型傳感技術
3.4.2 系統(tǒng)協(xié)同技術
3.4.3 模塊化嵌入式技術
3.4.4 控制及優(yōu)化技術
3.4.5 故障診斷及健康維護
3.4.6 精密制造技術
3.5 5G 如何支撐智能制造關鍵技術
3.5.1 物聯(lián)網(wǎng)傳感及實時傳輸
3.5.2 實時性協(xié)同通信機制
3.5.3 基于實時計算的控制及優(yōu)化
3.5.4 基于知識圖譜的故障診斷及維護
3.5.5 精準控制下的精密制造
3.6 智能制造展望
3.6.1 個性化、可配置的概念構想
3.6.2 全新設計方法：衍生設計
3.6.3 先進制造技術：增材制造
3.6.4 個性化定制的柔性制造
3.6.5 沉浸式產(chǎn)品銷售體驗
3.6.6 產(chǎn)品即服務，激發(fā)產(chǎn)品附加值
4 5G 賦能智能制造
4.1 越復雜的系統(tǒng)越需要連接
4.1.1 如何（量化）管理復雜的工業(yè)制造業(yè)？
4.1.2 先連接再沉淀數(shù)據(jù)
4.1.3 有了各種器件數(shù)據(jù)就有了量化管理的基礎
4.1.4 汽車一萬個零部件如何互聯(lián)？如何分析？
4.2 制造業(yè)對 5G 的一些指標要求
4.2.1 割掉有線尾巴
4.2.2 高可靠性要求
4.2.3 時延要求
4.2.4 覆蓋性要求
4.2.5 適應各種生產(chǎn)環(huán)境要求
4.3 5G+大數(shù)據(jù)打造“透明 ”制造
4.3.1 機器人不僅是替代了人的操作
4.3.2 各種機器沉淀了大數(shù)據(jù)
4.3.3 大數(shù)據(jù)讓生產(chǎn)過程、維護過程等“透明 ”
4.4 智能工廠不僅是提升了效率
4.4.1 透明工廠奠定了智能管理的基礎
4.4.2 智能工廠不僅是機器人
4.4.3 智能工廠打造生態(tài)智能
4.5 5G+云化的價值
4.5.1 提升工廠 IT 的能力
4.5.2 落地 O T 的智能
4.5.3 數(shù)據(jù)集中管控
4.5.4 O T 軟件和數(shù)據(jù)云化
4.5.5 從“胖 ”機器人到“瘦 ”機器人
4.6 5G 在制造領域的痛點
4.6.1 時延導致事故
4.6.2 可靠性問題帶來故障成本
4.6.3 工業(yè)環(huán)境要求工業(yè)級芯片
5 5G+智能制造的場景
5.1 AR/VR 助力遠程診斷
5.1.1 AR 遠程維護
5.1.2 VR 遠程診斷
5.2 5G 遠程控制機器
5.2.1 5G 遠程控制挖掘機
5.2.2 5G 遙控 3D 打印
5.3 5G 操控云化機器人
5.3.1 云化機器人的優(yōu)點
5.3.2 同步更新軟件升級
5.4 機器人與設備協(xié)同
5.4.1 動態(tài)感知周邊
5.4.2 實時協(xié)同工作
5.5 5G 供應鏈管理
5.5.1 產(chǎn)品溯源
5.5.2 物流位置跟蹤
5.5.3 物流路線優(yōu)化
5.5.4 庫存實時查詢
5.5.5 物料實時詢價
5.6 5G 工業(yè)培訓
5.6.1 VR 機器原理展示
5.6.2 AR 虛擬操作
5.6.3 AI 輔助助手
5.6.4 從 AIQ 說起的機器人配合工作
6 關鍵內(nèi)容及難點
6.1 傳感器及芯片的卡脖子問題
6.2 智能制造中人才知識結構更迭
6.3 復雜場景中的復雜計算
6.4 商業(yè)模式的創(chuàng)新問題
6.5 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)呼喚新的 BAT
6.6 科學管理理論如何從“管人 ”到“管機器 ”升級？

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