现场网面向钢铁生产和统一管理的场景，实现现场设备与数据采集器和控制器的网络连接和数据互通，现场网的ZigBee、蓝牙等短距离技术以及窄带物联网（
narrowbandinternetofthings,NB-IoT）、超远距离（longrange,LoRa）等低功耗广域通信技术，进一步降低了行业现场无线通信的时延，提高了数据的互操作性，解决了设备间通信需求。融合5G与现场网技术建立相互连接与信息共享的边缘计算平台、数字孪生平台及办公终端，5G现场网协同是以网关为中心，通过通信技术连接现场设备，将实时数据传输到各平台，采用边缘计算管理和网络智能化运维，结合网络数字孪生理念对5G行业现场网的全生命周期过程进行管理，实现5G现场网的数字孪生，提供实时、可靠、安全的高质量行业服务。5G现场网数字孪生体系架构如图所示。

5G行业现场网的前端通过现场网通信技术实现工业现场设备的连接与通信，后端通过5G通信技术将现场生产实测数据回传到数字孪生平台，基于实测数据计算和分析加工误差，调用数字孪生平台的模型参数确定工艺补偿量和整体系统补偿量，对误差进行实时补偿和控制，通过5G通信技术将平台指令反馈至现场设备，完成工艺补偿的动态控制与优化，最终将信息返回至平台构成闭环管理。

针对更高的网络通信要求，射频技术（
radiofrequencyidentification，RFID）的无源物联技术使用分离式架构，当无源RFID标签靠近读写器时，通过激励器内置模组，激励RFID芯片驱动内部数据的通信，RFID接收器接收反射信号，最终传输至基站。确定性传输采用工业总线与基础级可编程逻辑控制器（programmablelogiccontroller,PLC）相连，将生产数据确定性传输，故障数据优先传输，控制工业以太网接口，通过现场级边缘网关将数据输送到基站，为行业现场网数字孪生平台提供高可靠、低延时的传输能力。

在监测设备生产环境的中低速通信技术中，NB/Cat.1通过NB-IoT技术远程监测终端状态并采集数据，满足远距离传输的低功耗广域覆盖类业务需求，蓝牙在移动设备间的通信环境建立通用的短距离无线接口，ZigBee技术是多种网络拓扑的低速短距离传输无线协议，采用IEEE802.15.4标准规范的媒体访问层与物理层。定位终端与多个基站的返回时延（round-triptime,RTT）确定终端的位置，当单个基站参与定位时，需RTT和到达角度测距（angle-of-arrival,AoA）定位技术结合，根据配备方向性强的天线阵列以及测量信号精准入射角度的AoA定位技术，多种通信技术将设备状态通过现场级网关传输至5G基站。

边缘计算平台对复杂的模型运行环境、海量的异构数据进行部署，现场级数字孪生对数据的存储和计算能力有很高的要求，通过统一的算力调度、编排、感知性能，将网关算力投入现场级边缘计算资源池，利用算力协同与编排技术，提高计算速率与存储性能。质量探针技术对网关及设备的质量数据和业务数据提供协议适配框架、规范接入规则及对接接口，提高现场网的监测与运维能力。通过云边协同、轻量级持续学习，实现业务实时更新、优化计算等需求，根据边缘AI模型监测设备状态并部署模型。

云化PLC工控能力与现场网数字孪生实现数据采集与监视控制系统（
supervisorycontrolanddataacquisition,SCADA）下沉，支撑工业控制网络与业务的全生命周期管理，SCADA中的PLC控制部件可实现工业设备的工艺控制和具体操作，结合PLC与云计算及边缘计算，与互联网相连接，将办公终端和分析结果嵌入平台，为行业网数字孪生平台提供技术支持，完成向无线云端的智能化转移，为用户提供可视化行业现场网数字孪生平台及高质量的智能运维能力，最终实现钢铁制造的工业互联网、智慧生产、智慧运维、智慧服务、智慧管理及智慧管控。行业现场网数字孪生平台架构如图所示。

通过网络设备和现场环境的可视化管理、规划仿真、网络实时监控及运维优化，在虚拟空间建立实体镜像的行业现场网全生命周期数字孪生模型，分析模型对物理空间产生指令反馈，调控和干预行业终端，达成行业现场网数字孪生的协同与自优化目标。建立设备间实时交互的几何模型，实现网络设备的运行、故障及拓扑信息的可视化，感知设备采集实时数据并规范化后传输到虚拟空间，对物理空间属性及数据流建立行业现场网的信息模型，以及设备和系统运行机制的机理模型，将经验编排成知识图谱，创建基于机器学习算法训练的智能机理模型。

网络业务需求和拓扑关系对建立的模型进行编排组合，形成物理空间对虚拟数字孪生体的高精度映射，行业终端设备通过通信设备连接至现场级边缘网关，5G终端与5G基站相连，共同构成钢铁行业现场网数字孪生平台。在钢铁生产车间引入数字孪生技术，实现生产智能优化和质量智能监控，促进钢铁工业智能制造的发展。

来自《基于 5G 现场网协同的数字孪生架构及通信技术》

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