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展望未来万物网络的5G时代‘lol下注平台’

发布日期:2020-11-12 14:19浏览次数:
本文摘要:爱立信与在中国移动顺利展示的5G智能工厂原型一起,定义并构建了基于5G网络切片技术的智能工厂原型,并利用主要交易切片,为产业生产寻求低延迟、低信任的解决方案。作为5G网络最重要的特性,基于各种新技术人员群体的完整网络切片功能,可以在整个网络中动态地进行所需的网络资源灵活性,以满足不同市场需求的分配和能力释放。

智能工厂

展望未来万物网络的5G时代,网络覆盖在一定程度上是面积人、汽车网络、自动驾驶、远程机器控制、虚拟现实(VR)等,预计未来会实现梦想。从过去人和人的连接,人和事物的连接,到事物和事物的连接,5G网络将与各行各业产生更具创意的火花,促进行业数字化转型。其中,作为服务的网络服务将沦为5G时代的许多趋势,如何利用虚拟化技术,如何将网络物理基础设施资源根据各行业和不同场景的市场需求进行虚拟化,虚拟化为多个独立国家的并行“网络切片”,5G将成为更多行业数字化转型的关键。加入中国移动:爱立信将利用网络切片将5G智能工厂原型智能生产作为5G技术最重要的应用方案之一,利用5G网络将生产设备无缝连接起来,进一步与设计、订购、仓储、物流等脱节,使生产更加扁平化、定制化、智能化,为未来打造智能生产网络。

作为网络切片概念的明确提出者,在2017年世界移动大会期间,爱立信携手中国移动,利用5G核心网络核心技术3354网络切片成功推出5G智能工厂原型。本演示展示了需要通过5G技术连接可编程逻辑控制器(PLC),在PLC之间建立联合通信,并使用5G技术向PLC发送云命令的装配线。这使您能够控制机械臂的适当处理。整个过程展示了未来工业生产领域5G网络切片技术、本地流量转换和分布式云计算等巨大潜力。

爱立信与在中国移动顺利展示的5G智能工厂原型一起,定义并构建了基于5G网络切片技术的智能工厂原型,并利用主要交易切片,为产业生产寻求低延迟、低信任的解决方案。另外,爱立信智能工厂技术展示也在爱立信南京的全球供应中心进行现场部署。

爱立信南京工厂约有1000个高精度螺丝刀,根据情况需要展开定期会议校准和润滑剂,以前所有运营商都需要手动记录在纸上。通过窄带物联网连接驱动程序,工厂需要使用自动化解决方案,而不是手动跟踪工具使用情况,可以对网络数据进行智能分析,从而优化管理。按需分配资源:为了应对各种方案满足网络对智能工厂的挑战,5G网络通过网络切片获得仅限于各种生产方案的解决方案,构建动态高效的低功耗,修改部署,为智能工厂的未来发展奠定坚实的基础。

首先,使用网络分割技术,根据需要分配网络资源,以便在各种生产方案中遵守网络拒绝。根据时间延迟、移动性、网络范围、连接密度和连接成本的不同,市场需求也有所不同。特别是对5G网络的灵活性部署,特别是网络资源合理缓慢的分配和重新分配,提出了更苛刻的拒绝。

作为5G网络最重要的特性,基于各种新技术人员群体的完整网络切片功能,可以在整个网络中动态地进行所需的网络资源灵活性,以满足不同市场需求的分配和能力释放。根据服务管理获得的蓝图和输出参数,可以创建网络切片,获得特定的网络特性(例如,非常低的延迟、非常高的可靠性、较大的比特率等)。

取决于场景中的网络拒绝。例如,在智能工厂原型中,为了满足工厂内的主要事务拒绝,制作了主要事务切片,以确保低延迟和不可靠的网络。在创建网络片的过程中,需要预留基础设施内的资源,包括终端、传输、云资源等,每个基础设施资源也有自己的管理功能。通过网络片管理,根据客户的市场需求向客户提供共享或隔离的基础架构资源。

由于各种资源的相互独立性,Internet slice管理也在不同的资源之间展开共同管理。智能工厂原型推出了多层次模块化管理模式,使整个网络切片的管理和协作更加标准化、灵活且容易扩展。

除了主要的事务片外,5G智能工厂原型还单独制作移动宽带片和大型连接片,根据网络片管理系统的日程共享相同的基础架构,但相互干扰,保持每个业务的独立性。优化网络连接:减少本地流量转换构建延迟,修改部署第二,优化网络连接,切换本地流量,减少延迟拒绝。

每个切片都针对业务市场需求进行了优化,不仅网络功能特性不同,还反映在灵活的部署方案中。分区内的网络功能模块部署非常灵活,可以根据业务市场要求单独部署到多个分布式数据中心。原型的主要事务片为了保证事务的实时性能,拒绝时间延迟很高,将用户数据面功能模块部署到附近最终用户的本地数据中心,最大限度地减少延迟,并确保对生产的实时控制和调用。此外,还可以使用分布式云计算技术,在本地数据中心或集中数据中心灵活部署基于NFV技术的行业应用程序和关键网络功能。

5G网络的高带宽和低延迟功能,使特定行业的智能废弃功能转移到云上,大大提高,为提高各行业的智能化水平开辟了道路。原型需要将图像识别模块部署到云,图像通过5G网络传输到云进行智能识别处理,充分利用云强大的计算和存储资源,并更慢、更准确地完成图像识别。


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