5G+AR：远程维修

金鹰集团有比较多的设备是从北欧购买，其中从丹麦购买的一套设备耗资上亿元。每年，金鹰集团都需要请供应商的技术顾问飞过来做相应设备的检查及维护，成本较高。这两年由于疫情的原因，企业在相关设备的维护方面，主要是采用本地专家和国外技术顾问远程指导相结合的方式进行。

正是这个应对特殊情况的变化以及工作过程中的体验，给王益民带来了一些启发和思考。在他看来，这其实是一个很好的创新契机，即可以利用增强现实的技术、5G、人工智能等进行远程的设备检查和维护。如果这种场景能够实现，国外的技术顾问只需通过AR眼镜就可以看到现场情况。节省了供应商的时间，也节省了企业的成本。对于这种跨国的远程巡检，涉及到诸多的视频、语音等大数据传输，对传输信息的精度以及传输的实时性有着较高的要求，5G无疑是最适合的选项。

而就在近日，金鹰集团已经与供应商的技术团队就利用VR眼镜进行远程维护的方式进行沟通，对方也给予了积极的反馈，落地应用已经是指日可待。

此外，这种场景对于同行业同类设备在操作方面具有通用性，对于率先实现场景落地的企业来讲，也是实现产业价值输出的一个落脚点，一个数字化转型的新业态。

模型：场景搭建之痛

尽管在数字化建设方面取得了不菲的成绩，同时，也将工业互联网技术与物流、设备维护维修等场景结合，实现了提质增效。但是对于金鹰集团所在的造纸行业，由于生产工艺的复杂性，导致5G+工业互联网进一步发挥的难度要更大一些，这其中就包括让诸多IT管理人头疼的场景，即映射到系统当中的模型。

在金鹰集团DCS设备集中中央控制器，每个工厂有将近上万个点位，代表相应数量的传感器，这些传感器实时传输的数据量大、维度多且复杂。这主要是因为造纸行业原材料种类虽然不多，但是基于产地、季节以及生产过程中的温度、蒸汽、压力，化学品添加剂等因素，都可能影响到产品的质量。这其中如果能够实现数据的实时传输，根据理想质量状态设置对应的温度、湿度等模型，生产效能将会有非常大的提升成本也能得到优化。

但是由于流程行业生产制造场景复杂度高、数据维度多，机器学习时间长，对于计算能力的要求高算力成本高昂，导致了基于复杂环境下的AI技术部署的总体成本高。无论是自己组建数据团队，还是与大数据公司合作调用模型，都可能存在算法模型调用和训练的双持续投入，制造业企业需要深入思考并计算好平衡投入和产出的AI应用场景，这也是导致诸多制造业人工智能场景多为综合成本不高的视觉识别和缺陷检测类相关的重要原因。

除此之外，对于5G+工业互联网应用涉及到的安全顾虑，金鹰集团目前采用的方式是将企业生产应用的工业云与集团网络分开。集团管理系统生成的数据通过ERP，MES等系统进行集成，设备运行维互数据通过4G网络和边缘云传送到工业云平台，内部管理平台再从工业互联网下载需要的数据。通过这种折中的方式保证了运营效率，信息安全和接口开发成本的平衡。