诺基亚在芬兰奥卢建造了一座“未来工厂”，其中展示了许多有望改变制造业的高速连接技术，充分发挥了 5G 自动化机器人等技术的应用潜力。与此同时，该公司还积极思索科技与人如何和谐共处。近日，外媒 VentureBeat 有幸受邀访问了这座未来工厂，这里正在制造该公司的 5G 基站，同时也是 5G 无线电设计、创新和测试的核心地带。
（图自：Nokia，via VentureBeat）
即便不叫作“未来工厂”，这里依然可以看到许多工业 4.0 的印记。5G 支持者认为，这些超快速的网络，能够为小区内大量的联网设备提供超低延迟的支撑，以便制造商借助自动化和各项数据来提升设施内的生产效率。
为了证明这一点，诺基亚决定在奥卢工厂展开诸多 5G 应用的测试。研发部门主管 Jani Leskinen 表示：“既然我们在这里拥有自己的工厂，何不将之作为试验新技术的游乐场？”
有趣的是，目前许多具有启发性的元素，还是在 4G LTE 网络的基础上运行的。诺基亚高管指出，4G 网络尚未得到充分利用，且仍在诸多领域加速推出。
即便已经制定了 5G 路线图，运营商们也希望有更多的时间去收回在 4G 上投入的资本。因此像诺基亚这样的企业，将在不削弱 4G 情况下，努力保持新旧技术之间的微妙平衡。
诺基亚的观点是企业无需等待 5G 普及，才开始工厂内的联网工作。作为演示，诺基亚将在未来几年内，逐步将自家工厂升级到 5G 连接。
但即便是只借助 4G 网络，该工厂的某些产品线，也已经实现了约 99% 的自动化率。当然，某些原型制作流程，仍然偏重于手动参与。
奥卢工厂负责人 Heikki Romppainen 表示，诺基亚希望打造一座“有意识的工厂”：
凭借数据分析和高度自动化，这种制造环境将充满创新。随着机器人数量的不断增加，自动化水平也可以逐渐提高。这使得整个供应链更加灵活，也更容易适应新产品的制造。
不过在媒体进入工厂的时候，大家最显见到的，就是一系列大屏幕电视。上面显示了来自各个传感器的实时信息，几乎涵盖了工厂车间的每个流程。
Romppainen 表示，针对问题的讨论、以及新元素的评估会议，都可以在屏幕前完成。这些传感器基于微软的 Azure 云平台，允许管理员在工厂中按序列号来追踪零部件。
传统工厂的质量测试工序，会在组装或制造过程结束时进行。但在诺基亚的未来工厂，该系统可以让公司准确找到出错的地方，并更快地解决问题。
Romppainen 指出：“你无需通过调查、追溯和运行诊断来查找缺陷，而是可以看到实时的数据和失效的原因”。
有趣的是，工厂内的 4G 网络，还允许远程呈现机器人在工厂车间内漫游，以便其他员工视察制造过程、进行故障排除、以及召远程会议。
据悉，工厂内容配备了测量温度和湿度的传感器，然后通过蓝牙天线，与室内地理跟踪系统实现精确到 30 CM 的匹配。借助此数据流，数据可自动追踪耗材并检测耗尽量。
此前，若生产线遇到了部件供应已耗尽的情况，就不得不停止生产。但是现在，系统可以在耗尽前发送警报，并交由机器人去获取所需的零部件或耗材，从而极大地降低产线的停机时间。
此外，诺基亚未来工厂还实现了更高的复杂度。其中一个基站主板上的组件数量急剧增加，且有光学系统去检查焊接工作。对于人类员工来说，肉眼几乎是很难做好这项工作的。
在卢奥工厂，诺基亚机器人还可以从事某些产品的最终组装工作。通过标准化的螺钉尺寸，该公司已经能够将越来越多的工作交由机器人去处理，且后续会增加更多机器人。
这些机器人在封闭的房屋中与人类分工合作，此外诺基亚也开始推出“cobots”机器人。它最大的优点是支持简单地重新编程，以适应复杂任务的处理。且具有极高的灵敏度，能够与人类一起安全地工作。
在媒体访客被引导穿越工厂时，携带大量物资的机器人会在过道上避让等候。这些机器人未依托任何轨道，而是能够完全自主且独立地运行。
展望未来，5G 网络可以更进一步地实现自动化，比如诺基亚就考虑推出更多具有高复杂度的传感器。当前的传感器会在出错时向管理者发出警报，但强大的诊断系统可以召唤修复机器人。
在另一处工作站点，工厂还在对人工操作展开更大范围的视频监控。据悉，诺亚已经建立了一套 5G 测试系统，能够在工作时，将摄像头安置到员工的身上。这套系统可对视频展开分析，并在出错时发出提醒。
至于工人是否乐意接受 5G 视频分析系统的帮助，就是另外一回事了。Romppainen 表示：员工中的大多数，仍在负责某些替换、组装或诊断任务。
人工作业包括了流程控制和后续工作、自动化测试、对分析系统留意到的流程问题作出反应、以及对制造流程作出整体的改进。只是随着自动化的程度越来越高，这些人的工作，又将迎来怎样的变化呢？
据悉，诺基亚未来工厂试图让员工成为制造流程中更具创造力的一部分，并且推出了一项名为“Conscious Employee”的计划，以确定哪些工作可以成为这个全新制造流程的一部分。
其中包括精确定位的数据科学、数据分析、机器人等领域的必要技能，以及增强（AR）和虚拟现实（VR）等工具体验。显然，为了吸引年轻人走入工业环境，这些因素是必不可少的。
