水泥行业5G业务场景及需求分析

根据水泥行业通用业务流程，将水泥行业的应用场景细分为矿山区、工厂区、港口货运区三个区域：

1.矿山区典型场景

1.1 无人矿卡远程控制

a) 场景介绍 水泥原料开采矿区作业环境比较恶劣，冬夏温差较大，且尘土飞扬，存在安全隐患。矿区生产人员流动频繁，从业人员年龄普遍不高，不但增加了生产事故概率，且增加了用工成本。这都对矿卡自动驾驶、协同作业和远程控制提出了要求。 无人矿卡远程控制场景包括： 1）自动驾驶：无人驾驶矿卡能够接收到来自管控中心的规划路径数据，可自主行驶到指定地点进行矿区作业。 2）协同作业：矿卡在原料开采过程中的装载/卸载等作业环节能够与挖掘机、推土机等其他工程机械设备之间协同。 3）远程控制：矿卡在遇到特殊路段或紧急情况时，通过远程接管处理的方式使车辆能够继续行驶或移动到安全位置。远程接管方式包括响应式接管和紧急接管，响应式接管是指当矿卡遇到无法处理的状况时，向平台发送远程接管请求，平台接到请求后立刻开始远程接管；紧急接管是指遥控驾驶平台接收车端实时上传的状态信息，主动发现车辆异常并发出报警信号提醒人工接管。

b) 场景需求 无人矿卡远程控制场景需求如下： 1）管控平台通过车辆实时监测，对车俩的位置、车况、速度、油耗、工时等信息能够实时掌握。 2）管控平台对采集到的车辆行驶信息、路况采集信息、高精度定位信息进行处理，实现对矿山地区运行环境的实时管控。 3）可借助MEC边缘云平台提供作业车辆行驶的决策建议、控制参数、最优线路规划，以及故障预警等信息，帮助车辆完成作业任务及不同车型之间的协作。4）云端智能调度与管理系统能够与无人矿车、协同作业系统通信，支持5G网络通信协议，能够通过不间断的计算、规划、调度、管理，完成矿区运输智能化调度、设备监测、数据分析管理、地形数据管理功能。 5）远程监控需要回传车端至少5路实时视频，能够实现车身周围360度视角的实时监控。 

1.2.无人机 AI 爆破巡检

a) 场景介绍 在矿坑爆破前，需要拉警戒线避免人员闯入被炸伤，人工巡检方式效率低，且无法完全杜绝人员误入。5G无人机航拍结合AI图像识别，对爆破区域实现智能化警戒，通过5G网络将实时视频流传输给AI分析服务器，进行人员、车辆等移动物体的自动检测。在爆破完成后，无人机采集地形变化信息，将地形变化数据更新到最新的地形数据中，作为下次爆破和矿山开采规划的依据。

b) 场景需求 无人机AI爆破巡检场景需求如下： 1）通过无死角的大范围监控，减少爆破警戒人员，避免人员安全事故发生。2）AI检测系统和报警系统结合，形成一体化巡检系统。 3）提升爆破后地形数据采集效率，实现无人矿山一体化管理。4）无人机在低电情况下能够自动回程充电。 5）业务交互数据能够安全稳定的传输。

1.3.矿区高清视频监控

a) 场景介绍 矿区安防现阶段采用设置铁丝围栏及热释电报警器，稳定性较差，且无智能分析监测功能，平时每隔1小时还需有人员至现场巡视。通过部署带电子围栏功能的5G AI智能视频监控，智能监测矿区内炸药库等重点区域的视频，对闯入围栏区域的人、物及时预警，同时对矿区内人员行为进行检测和预警。 监控视频信号通过5G传送到MEC边缘计算平台，利用MEC上集成的AI算法实时分析识别异常并告警，结合高精度定位，实现电子围栏功能，实时监控发运区司机是否按照规章进行操作，同时，还可以对工作人员不按规定着装、巡检等行为及时告警。

b) 场景需求 矿区高清视频监控场景需求包括： 1）摄像头无线回传解决厂区光纤布线难问题，易于部署和维护。2）减少现场人工检测员，降低检测成本，提升检测效率。 3）有效保证发运区人员、财产安全，提升矿区外来人员安全管控效率。4）智能物流管理与5G视频AI结合，提供物流监控模式。 5）利用云边协同架构，快速迭代AI算法，持续增加检测场景，提升检测精度。6）矿区管理增加资产管理和人员电子围栏，利用5G亚米级定位能力，实现对矿山区、工厂区等区域资产的全流程可视化管理，提高资产利用率。

2.工厂区典型场景

2.1 智能巡检

a) 场景介绍 水泥厂目前的巡检模式为利用终端APP在现场进行离线巡检，完成数据记录和状态记录，然后在有网环境（外操室）下再进行自动上传巡检数据，数据传输滞后、现场问题无法直观反映，对内操或装置主管等有诸多影响，导致解决问题效率较低。需要通过手持5G便携终端采集现场数据并实时上传。

b) 场景需求 智能巡检场景需求包括： 1）现场巡检人员通过手持5G便携终端采集巡检数据、人员定位、视频图像等信息，并通过5G网络实现实时回传至服务器。 2）现场巡检人员通过佩戴5G智能安全帽，利用5G网络的传输，实现外操室与控制室的实时对讲和视频互动等智能化应用，提高巡检到位率，提升现场操作便捷性和安全性。

2.2 设备预测性维护

a) 场景介绍 厂区内大量传感器及控制器数据需要收集及集中处理，这些传感器以及控制器数据可以实时回传到厂区数据中心进行集中呈现和处理。同时，通过后台大数据分析，可以对设备的状态进行预判，实现设备的预测性维护。另外，需要对高价值设备进行定位，实时掌握其位置信息；通过5G确保控制信号、数据信号准确及时。

b) 场景需求 设备预测性维护场景需求包括： 1）通过5G将水泥厂区数以万计的传感器/控制器数据回传方式无线化，真正为设备“剪辫子”，大量节省回传网络部署周期，同时降低部署和运维成本。 2）可结合5G+AI+云的综合能力，对设备参数、运行状态进行实时检测和预判，故障急速定位处理、分钟级算力监测、远程多中心操作等核心功能，分析计算有无状态异常或故障趋势。 3）设备预测性维护，对固定设备的设备信息及运行状态监测，对移动设备的位置、状态、安全情况进行状态感知。 4）可采用5G RedCap终端实现无线化大规模实时节点采集，减小施工难度，降低部署成本。 5）系统能够在黑暗、潮湿、多粉尘的环境条件下完成远程设备数据采集并实时传输。

3. 港口货运区典型场景

3.1 5G 装船机远程辅助操控

a) 场景介绍 水泥基地的码头目前是通过人工攀爬窄梯登陆几十米高的控制室操控装船机，进行装料操作，由于楼梯很窄且工作人员没有防护措施，再加上严寒酷暑的温度变化，员工安全得不到保证；同时，通过肉眼判断，下料过程中容易出现偏差，导致扬尘过度。需要借助5G技术实现装船机远程辅助操控，并借助AI技术实现24小时监控。通过在装船机码头前沿平台水手房安装远程操作台，操作台具备与机上司机室联动台完全相同的主要功能，以便司机能够熟练的上手进行操作。装船机需接入视频系统，司机在后方中控室内，通过显示器可以看到装船机关键作业点的画面，以及后方库底出料的情况，司机通过视频画面，操作远程控制台控制装船机正常运行。

b) 场景需求 5G装船机远程辅助操控场景需求包括： 1）利用5G等技术实现装船机高效远程控制。如对装船机PLC系统进行拉远改造以实现远程控制，AI能够实现人工监测不便点位的全天候监控，并把分析结果分享给操作人员，实现全面、有效的AI辅助。 2）通过5G专有网络，从中控室到现场装船机实现机地之间的通讯，确保视频画面传输流畅，保证中控室的控制信号及时发到现场装船侧。 3）通过AI辅助监测预警，将原来依靠工人经验的人为判断转换为AI辅助判断，提高生产效率和安全性。