随着6月6日5G商用牌照的发放，中国5G的发展毫无意外地开始加速。中国移动2019年预计将投入192亿人民币，三大运营商预计今年建设8至9万个基站(对比一下，美国目前只有几千个)。相关数据表明，2026年ICT运营商5G的数字化收入预计将超过12000亿美元，其中约2340亿美元来自相应的垂直制造领域
工业正在迎来美好的通讯时代，而工业4.0背后需要的通讯体系，也开始浮出水面。
工业4.0的新通讯
工业4.0一开始定义了自身的顶层架构RAMI，它从三个维度对工业4.0进行了框架描述，代表了德国对工业4.0所进行的全局式思考。有了这个模型，各个企业尤其是中小企业，就可以在整个体系中寻找到自己的位置。这是一股从未有过的洪流交融，万物、人机、软硬、虚实都要连接，需要一种全新的通讯观，才能实现这种集成。从国外的工业巨头如西门子的实践来看，基本是按照这样的通讯框架进行全域构建。
然而，通讯作为工业4.0系统中至关重要的子系统，并不是只需要完成通讯系统的实时性能就可以——这很容易被误解是*重要的点。更大的挑战是，把通讯要求所涵盖的所有网络进行无缝的集成。这些网络包括从有严格确定性要求的就地控制网络，到工厂内部的运行操作管理网络，到企业生产的计划调度网络，并延伸到全球连接的跨企业的通信，以及基于网络通信的自组态和各类网络管理的集成。同时，需要制定不同以往的升级迁移、集成和维护，考虑与上下游企业的关联和连接可能性等复杂的实时策略。
要从底层的传感器传递到云端，数据需要有多样化的路径。从厂房地板，到企业高管天花板，一路穿越的网络和连接管道的数据，如何实现通讯的无缝集成，将成为一个*的现场挑战。
工业4.0正在呼唤一个全新的通讯局面，OPC UA和TSN应声而出。
数字化工厂的通讯赢家
以往，工厂到处都是机器，它们挨着多年，但生成的信息却相互隔离，很少“交谈”，也很少被利用。然而在离散型工厂或过程自动化工厂中，信息交流有各种不同的流量类型和传输要求。自动化控制设备与工厂级系统和应用之间存在垂直通讯需求，而从控制器到控制器、从控制器到现场设备(例如执行器、传感器和驱动器)、输入和输出等则有水平通讯需求。以往，各种类型的现场总线和工业以太网支持这些不同的通讯需求，从而将流量划分到各个单独的网络上。这种数据“各自为政”的数据治理局面的形成固然有其历史的必然性，可是当前却正在成为制约万物互联的“枷锁”。
作为一种打造设备的工厂级世界语，OPC UA出现了。
近几年来，开放平台通讯统一架构OPC UA的标准发展速度很快，一路领跑。2017年底，德国机械制造协会VDMA与弗劳恩霍夫IOSB发布了针对中小型机械制造企业如何导入OPC UA及其策略的导则。导则明确的强调，OPC UA不是自动化实时通讯的另一个标准，而是一种为目前尚处于信息孤岛的设备之间建立附加通讯通道的工具,为不同生产厂商生产的成套装置、机械设备和部件之间提供一种统一的通讯方式。
OPC UA不是来取代现有的通讯协议，而是实现通讯进行统一对话的工具。换言之，这次来的不是抢地盘的，而是劝和使者。更重要的是，它是将设备从灰暗地带、甚至是至暗角落，带向一个高光时刻。从传感器到设备、到云端，那是一路凶险的火焰山。取经途中需要解决的问题包括：统一的语义(各种通关文牒)、实时(跑得快)、大数据量传递(个子大)、海量并发(拥挤)、异构数据(不同肤色)。OPC UA作为一种面向服务的架构SOA，为机械数据(诸如设备描述、测量数值、参数和控制变量)信息交换的标准化，成为西天取经的重要法宝。然而它只解决了上层问题，对于底层纷至沓来的数据，如同从山谷里杀出多个兵种的千军万马，网络体系如何招架?
时间敏感网络TSN开始登场，它专门针对不同数据响应速度要求的特点，提供了一种网络弹性的保障机制。例如，在现代工厂控制中，既有大量实时数据的通讯与控制，也有许多监视器的监测，以及各种无线数据，使得现场的数据形成了拥挤的跑道，充满了大量结构化实时信息和非结构化信息(如音频、视频流)等各种不同类型的数据，对数据同步的精度要求比较高。在控制器之间进行通讯时，可以利用TSN的功能按信息传输的优先级加以协调，从而在复杂的现场情况下保障各种通讯的协调一致性。
可以说，TSN搭建了一个数字世界的龟兔赛跑的新场地。这种龟兔同赛道的规则，不再是谁快谁慢，而是承认数据多样性的一种理性选择。
目前，TSN已达到了实用所需的技术成熟度，具有TSN功能的网络组件、通讯处理器、软件和网络管理系统都已经面世。其实，TSN也并非全新的技术，其来源于AVB(Audio Video Bridging)音视频桥接，是由AVnu联盟组织所倡导开发的协议。AVB协议是为保障实现音频和视频数据提供时间同步的、低延迟的和保证带宽预留的流媒体功能。TSN是AVB的进化版，在原有规格的基础上扩大了标准的范围、功能和应用程序。在2017年，工业互联网联盟(IIC)和Avnu联盟宣布联手，共同推动TSN开放标准设备的部署。这也意味着TSN正在工业领域得到广泛认可。
这样一来，OPC UA在上层，而TSN主要在下层，二者构成了地板与天花板之间的相互呼应。
TSN增强了以太网的功能，也使得其更适合于工业应用。即使在高网络负载条件下，TSN也能在机器和工厂之间实现更加强大和可靠的以太网通讯。这种可靠性使得汽车、机械工程等行业的自动化应用拥有显著优势。
5G工厂的数据观
OPC UA是在作为物理层和数据链路层的以太网的基础上作为应用层的协议，而TSN则是为了改进现有数据链路层的协议。目前工厂里的以太网可以是有线的，也可以是无线的。目前大部分的OPC UA均运行在有线以太网中。然而，对于万众瞩目的5G，作为无线通信的基本载体，正在引起工业领域的全新兴趣。
在以引领行业未来著称的2019年德国汉诺威工业博览会上，5G*次以专门展区形式出现，多家企业进行了集中展示与宣讲。5G和上一代蜂窝网络的主要区别之一是，5G可以直接应用于机器之间通讯和物联网。包含5G和工业wifi6在内的无线通讯，将大幅度提高智能工厂的灵活性、通用性和生产率。
国际标准化组织3GPP定义了5G的三大场景，其中每个场景都与制造业相关。增强型移动宽带eMBB，可以用于增强或虚拟现实、3D/超高清视频等大流量高速移动宽带业务；而海量机器类通讯mMTC，用于智能抄表、智能农业、过程自动化等大规模物联网业务；而超可靠低时延通讯URLLC，则可以用于无人驾驶、工业自动化控制、移动机器人，远程制造等需要低时延、高可靠连接的业务。而在所有工业应用中，运动控制应该是极有挑战性和高要求的。这就落在URLLC的头上。
新的数据自治秩序，呼之欲出。
看上去，工厂里的无线数据，正在处于准备炸锅的局面。5G在制造业中的应用，变成了一种期待。一些企业开始盼望未来把5G融到工业应用领域中去。
不过且慢，需要泼点冷水的是，5G在工厂现在仍然处于不断尝试，寻找场景应用的青春萌动期。三大场景频率资源，其实是不可能同时进行的。用标准的协议与工业应用去做对应和适配，仍然是相对现实的做法。
较之有线通讯系统来说，无线系统显然能快速突破技术和经济上的限制。未来会在工业生产中运用数量巨大的低成本传感器和执行器，除了使用有效的无线系统，别无它法。蓝牙和无线局域网都在开发低成本的结构，但至今为止仅有非常有限的机制来解决抗干扰、信息安全和响应时间等问题。单一的无线工业解决方案局限于很少的频带，由于只能容纳数量不多的传感器和执行器，不太可能有很好的经济效应。因此，可能仍然需要5至10年，5G才会在工业应用中起到巨大作用。
当下ICT的乐观情绪和鼓吹，难免会影响了舆论的判断。那种以为“设备+连接+云”就可以完成大一统的想法，未免过于简单。随着5G的发展，工业Wifi6也开始成为随时随地出发的数据军团，无缝补齐5G所留下的空白。已经在商用领域实现WiFi6技术的设备供应商也逐渐意识到了无线技术在工业控制应用中的特殊性。这种工业现场特性的技术差异性，是很难靠ICT厂商实现突破的。对于设备漫游的实时性和可靠性问题，ICT公司通过上层软件、驱动和集中调控的方式很难解决。很多机器人、AGV更无法形成集中资源，这就必须从设备端、现场端来解决。ICT从一开始的立场，就已经表现出不同。这些网络设备，是不会关心控制的，而这恰好是设备制造商和OT企业极为精心呵护的阵地。
在上海宝武冷轧车间无人“黑灯工厂”中，重载钢卷行车在黑暗而空旷的厂房高空中无声行走，搬运着重达十几吨的钢卷，给人以震撼的感觉。黑暗空间背后同样不可看见的则是西门子等多个自动化厂家提供的控制系统的支撑。在智能制造诸多类似的现场都可以发现，如果没有可靠的驱动与控制、定位系统与通讯系统的协同，难言通讯技术的单刀突破，5G在工厂级的应用和发展也不会例外。
目前来看，有线框架与无线框架将长期并存。也许未来10年左右，才能看到更好的融合点。
同样地，OPC UA也不是*的。OPC UA本质上，只是为了解决机器之间的互联互通和互操作，对于更复杂的软件与软件、数据与数据、人与系统等的联接性，则是无能为力的。这意味着，OPC UA之外仍然需要大量的联接性协议(如DDS、oneM2M、HTTP)等加以补充。OPC UA和TSN也是逐步搬迁到机制上。专业通讯的架构，仍然是工厂通讯的核心要害。这需要对设备有着深入的了解。
符合工业4.0要求的通讯，并无法立刻全面普及。要获得全面的应用，恐怕还需要十年左右的时间。这对于急性的人们而言，或许显得有点长，但考虑到自动化技术的应用动辄三四十年，这已经算快速的应用了。
万物互通讯，让数字企业更精准
数据的魅力已经得到确认。在这样一个5G时代，各种数据正在四处炸开，像是叮当散落的珠子。大珠小珠落玉盘，各处溅射的数据，更需要一个聚宝盆来盛接。
物联网平台随着而来，正在成为一个理想的容器。与国内工业互联网平台承接中小企业的赋能任务所不同，国外纷纷走向大企业的战略合作。德国大众汽车在今年3月宣布，西门子MindSphere将成为大众工业云的集成合作伙伴。其122家工厂的各种机械设备将整合到工业云中进行，数据透明和数据分析将为大众汽车进一步提高生产效率奠定技术基础。
这个时代*令人深刻的印象是，大的科技都是在同时并发。5G、Wifi6.0、NB-IoT等这些通讯技术，与物联网大平台、人工智能都交叉前进，呼应着一个数据大时代。
万物互联背后，正是通讯的时代。
在精益生产的体系中，水蜘蛛这个岗位的出现，意味深长。水蜘蛛是生产线上专门从事生产看板、物料的准备和传递的人员。这些人被昵称为“水蜘蛛”，形容其犹如飘在水上的蜘蛛，行动快速，日本人称之为Mizusumashi。日本人一方面把现场力做到极点，另一方面就是这么擅长制造名词，成为日本制造背后的一种病毒式传播的工业文化。水蜘蛛是一种完成态势感知，从而弥补局部工位信息不足的一个重要岗位。
在未来智能工厂中，诸如AGV、移动机器人等各种生产物料将与人力、机器设备和系统协同工作，机器或机器人的位置会随时变动。因此，*提供其在工厂中的位置信息，对于自我引导的高效工作流程来说至关重要。
在这种场景下，“数字水蜘蛛”出现了。一种实时定位系统RTLS，正在开始以位置+自通讯的视野，进入了数字化工厂。它具有水蜘蛛的感知特性，但更能与上层的管理软件系统直接对话，而且可以指挥。
一方面智能系统如移动机器人、自动导引车AGV会随时报告自己的地点和时间信息；而相关对象(如工件、工装夹具、AGV或机器人)都可以绑定电子标签。标签信号将由上位系统采集，并计算其位置，然后将信息反馈给自动化系统和制造单元。
实时定位系统(RTLS)，能引导物料、控制移动机器人、监测工件使用，并完整记录追溯*终产品装配的实时定位系统。从而实现高度灵活、自我组织的生产与物流解决方案，提高生产与物流传统工作流程的动态性能。小批量生产，变得更加可行。而西门子厘米级的SIMATIC RTLS，则通过MES系统与业务点的*数字化映射，从而涵盖从物料入库到进一步加工和*终装配。
一曲万物大合唱的数据之歌，开始上演。而RFID、读码器，这种传统的不能再传统的标识工具，突然间有了灵魂。它们不再孤独作战，不再局部交换信息，而是组合建立了一个全厂级的兵团。这是水蜘蛛极有意义的事情了。
在宝马、奔驰的车间中，原来是通过单个的传送带将车体送到不同位置进行加工。而通过生产工艺改进和对于RTLS的应用，单轨运输的固定输送线有可能被解放出来。这意味着生产路线可以灵活地进行调适，工厂整个工艺生产布局可以快速调整，柔性化生产将变得更加容易，厂房空间也可以大幅度压缩。这背后需要准确捕捉每个设备、每个工件物料的位置信息，并提供相应服务。
工具开始变得更加有点像蓝精灵一样“调皮”了，可以自行动手动脚了。在汽车的加工工艺中，汽车安装的时候有很多拧紧的动作，可以采集工具运动的动作和运动次数，以及分析在某个工位如何能装配得更快。假如这个工位的零件需要转三圈紧固，那么工人不用去翻看操作手册，甚至也不用有记忆，而只是拿着带定位的工具。这个设备，会自动转三圈；而到了下一个工序位置，则根据定位可能自动旋转十五圈。在不同的位置点可以分配不同的任务。当生产线上的车型更换了，安装顺序、工艺流程不同了，都可以轻松调整，灵活应用。
就这样，借助于超宽带UWB技术和2.4G无线通讯，实时定位系统只是把位置信息发给任务分配设备，任务分配设备再根据有线的或者无线的通讯方式把任务发送到操作工具，操作工具就自动完成工作了。
智能工厂往往过分强调智能设备和软件，但工厂对象的智能化，例如传感器、物料等，同样无比重要。任何数据的发出源，都能借助全新的通讯体系，通过光学、机械和声学等手段，将工厂对象，转换成智能对象。一辆辆汽车的平淡无奇，由于GPS导航而重新定义车与路的关系。路盲的标签，彻底地从每个人身上撕掉。而RFID这些早已在工厂默默多年的标签，突然变得“视野开阔”，从“标签对象”成为“智能对象”，这正是拜实时定位系统所赐。实时定位系统激发了现场所有可能信息的释放，让一个数字化企业变得更加触手可及。
这种数字化企业的无线定位平台，配置简单，激活了传统存量设施，也激活了一个“空中之城”：那些实时、精准和动态的数据，在繁忙的物理设备的上空，也在大张旗鼓地处理和分析之中。
小记
万物互联引发了数据像雪崩一样地四处翻滚，将是未来数字化工厂极为壮观的一个场景。如何指挥这些数据、连同各种信号和指令，统一成一个和谐的人机协同的智能工厂如果仔细观察西门子这样的数字化急先锋，你会发现它背后是对工业通讯的一个复杂多样的全面布局。因为工业通讯正是打开智能工厂大门的一把超级钥匙。在5G时代，让人们对智能工厂有了更多的想象空间，那些看不见的数据则纷纷挣脱了设备的束缚，从机器的暗处纷纷走向明亮的屏幕之上。而工业通讯，这一传统的角色正以从未有过的包容，不动声色地在背后指挥着一切数据的自由流动。
