近日，2020中国 5G＋工业互联网大会顺利召开，在现场展示了多项5G与工业互联网融合的解决方案和使用场景，展现出5G、工业互联网、AI技术等一系列高新技术为制造业转型升级带来的便利。
“我国不断推进5G＋工业互联网融合创新，目前全国建设项目超过1100个，涌现出机器视觉检测、精准远程操控、现场辅助装配等一系列应用成果。”工业和信息化部部长肖亚庆在2020中国5G＋工业互联网大会开幕式上表示。
随着工业互联网和5G技术的不断研发和普及，制造业成为了这些高新技术的主要战场，上述一系列应用技术的加入，让制造业的效率和准确度大幅度提高。
制造业升级转型利器——数据可视化
工业互联网和5G为制造业提供给最直接的优势就是数据可视化，这是传统制造业一直所忽视的地方。由于制造业的流程复杂、工序繁多，各个环节都可以产出大量的数据，总体来看，整个制造环节所产生的数据规模非常庞大且冗杂。
对于传统制造业来说，所有数据都是依靠人工来整理和记录，这种方式的效率非常低。并且对于人工记录来说，出现错误是在所难免的，然而由于制造业是一个环环紧扣的流程，一个数据出错就很容易波及到下面流程，就很有可能出现整条制造生产线出错，造成严重损失。
不过，将工业互联网和5G技术加入到制造业中，就可以有效避免这个问题。工业互联网可以将制造流程中的每一个环节和设备全部进行互联，杜绝孤岛情况出现，将流程进一步规范化，每一个环节所产生的实时数据都可以直观看见，并且可以将大量的数据上传至云端。
这种方式既可以解决制造业长久以来的数据问题，还可以通过边缘计算分析、感应技术等，让这些传至云端的大量数据进行归纳与分析，可以得出一个相对直接、有作用的结果。通过工业大数据的分析可以从中发现到更有价值的信息，对于企业创新、发展都有利好。
制造业升级转型诉求——柔性化
柔性化是当前传统制造业转型的一大诉求，同一家制造业企业开辟多条生产线过于浪费人力与物力成本，对于企业来说并不划算，所以柔性化生产则是一个非常好的解决措施。
这种方式可以改良生产线生产单一产品的传统思路，将生产区间进一步扩大，可以出现“今天生产手机，明天生产平板电脑”的情况。有了5G＋工业互联网的加入，让这种柔性化生产线不再成为难题。
柔性化生产线的难点主要在于，产线设备和终端信息化程度不够以及难以实现边缘计算的实时分析，对于这两点来说，正是工业互联网和5G的强项。
工业互联网能够增强生产线数字化、信息化以及智能化，将AI技术、大数据等技术加入到生产线中，让生产线在柔性化生产时可以做到信息采集和产品排产正确。而5G可以大幅度增加数据传输的速度，让边缘计算以及大数据分析的数据可以及时有效传至系统和生产线内，这对于柔性化定制服务来说非常关键。
5G＋互联网缓解制造业长期痛点
随着制造业的发展，长期累积的痛点也暴露出来，产品水平滞后、生产成本提高、低端产品产能过剩等问题，始终没有得到很好的解决。尤其是在疫情来临之际，很多传统的制造业企业都受到了严重打击，转而意识到数字化、智能化转型的重要性。
而5G＋工业互联网技术的加入，有效缓解了传统制造业的痛点，优化生产线、提升产能，便是最直观的升级。近些年来，电商购物的发展，让制造业的销量得以进一步提升，不过这对于产能则有了更巨大的挑战，尤其是高科技产品的产能更是面临一个不小难题。
而数字化转型便可以有效缓解这个难题，目前5G＋工业互联网在航空、机械、钢铁等行业已经有了不小成果。通过数字化转型可以将工厂升级至具备数字化、网络化的智能工厂，在提升高科技产品的生产效率的同时，有效利用低端产品的过剩产能，将传统制造业升级为智能制造。
国内制造业转型升级仍面临挑战
根据有关数据显示，我国当前5G基站已经近70万个，终端连接数突破了1．8亿个，国内的5G发展已经进入至快车道，不断探索5G的应用场景。
5G具备大带宽、低时延、高可靠的特性，这些优势对于制造业来说具备带动效应，不仅对于制造生产线有非常显著的提升，而且对于其产业链上下游企业都具备一定的利好，并且对于企业的降本增效、转型升级的作用日趋明显。
不过，当前能够提供一体式数字化转型解决方案的多为一些国际领先企业，国内的发展仍在初级阶段，水平相距国际先进水平还有一定的距离，所以国内制造业企业想进行数字化转型的解决方案仍缺乏，对国际厂商仍存在依赖性，自主研发技术不足。
同时，国内制造业的发展水平也存有劣势，缺乏高新制造产业，低端制造生产线产能过剩，这就导致生产营收比不均衡。而且低端生产线转型升级的投入成本也会相较更多。
总结
显而易见，5G技术和工业互联网是当前制造业转型升级的关键，也是升级转型的主战场。哪家企业想要在数字化转型领域拔得头筹，一定要在5G＋互联网方向上抢得先机。
目前工业互联网和5G技术在制造业的应用场景越来越多，领先企业对其的积极性越来越高，不断对其进行拓展延伸。企业将以降本增效为目的，以工业互联网和5G技术为驱动，通过数字化、智能化转型的方式，为制造业的大环境赋能，早日实现智能制造2025的目标。
