CAMPUS de PRUEBAS PILOTO, DESARROLLO y DEMOSTRACIÓN de TECNOLOGÍAS MÓVILES 5G para el INTERNET de las COSAS y las MÁQUINAS CONECTADAS APLICADAS a la LOGÍSTICA (CAMPUS 5G II)

Este proyecto de despliegue de un campo de experimentación de Tecnologías Móviles 5G para el Internet de las Cosas y las Máquinas Conectadas utilizará infraestructura actual disponible por el Grupo de Comunicaciones Móviles del Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM) de la UPV, especialmente el equipamiento del VLC-Campus-5G https://vlc-campus5g.com, sobre la que se añadirán nuevo equipamiento como se describe a continuación que permitirá realizar pruebas pioneras de máquinas conectadas con 5G-IoT relacionadas con el mundo de la Logística y la Industria 4.0 en general, con casos de uso prácticos aplicados a mejoras de procesos del puerto de Valencia. Cabe destacar que el VLC-Campus-5G dispone de equipamiento 5G Release-15 (la primera versión del estándar), mientras que el equipamiento 5G solicitado en esta ayuda se corresponde a la segunda versión del estándar Release-16, que se completó en junio de 2020, y que incluye las funcionalidades mMTC (massive-Machine-Type Communications) y URRLC (Ultra-Reliable-Low-Latency Communications) que son fundamentales para el Internet de las Cosas y la conexión de máquinas. Para la construcción del campus de pruebas 5G-IoT hacen falta diferentes equipos que se pueden clasificar en las siguientes categorías:

CAMPUS-5G aborda:

  • Los retos tecnológicos actuales en el área TIC, que la Comunidad Valenciana puede liderar en base al conocimiento científico y tecnológico que acumulan los investigadores, empresas e instituciones que se aglutinarán en torno al proyecto, agregando el conocimiento y actual liderazgo en 5G, IoT y Redes de Comunicaciones con las facilidades que esta infraestructura pondrá a disposición de los investigadores. La UPV es uno de los principales polos de transformación digital en 5G-IoT y este proyecto va en la línea de afianzar ese liderazgo mundial.
  • El refuerzo de las ventajas competitivas para las industrias actuales y para empresas de nueva creación basadas en el conocimiento generado en el proyecto, dotándolas del nivel de excelencia tecnológica internacional que obtendrán al posicionarse como pioneras en aplicaciones de 5G al Internet de las cosas (5G-IoT).

  • Potenciar la inversión futura en la Comunidad, gracias a que en el proyecto se plantea como objetivo facilitar un laboratorio abierto de pruebas (living-lab) de nuevas tecnologías 5G y su aplicación a la transición inalámbrica del IoT, desde el cual se podrá realizar el acompañamiento en la incorporación futura de estas tecnologías a industrias tradicionales, la difusión a nivel global de estas capacidades residentes en la Comunidad Valenciana, y el asesoramiento y colaboración con emprendedores para la puesta en marcha de nuevos sistemas y servicios de telecomunicaciones 5G-IoT.

  • Involucrar a científicos, tecnólogos, empresas y administraciones en torno a un mismo foco de creación de conocimiento en un área novedosa y con alto potencial, aplicable a muchos sectores de los actualmente recogidos en RIS, a los que las TIC, y en particular el 5G-IoT y la conectividad 5G entre máquinas, potenciarán en prestaciones, competitividad y calidad de servicio. Aunque a priori se parte de la instalación del equipo de pruebas en el entorno tecnológico de la UPV, se está trabajando en la ubicación del living-lab en el entorno del Puerto de Valencia gracias al apoyo de Fundación Valencia Port, que permitirá trasladar los resultados a demostraciones en escenarios, y desde donde se acompañará en la implementación y puesta en marcha de sistemas y servicios inalámbricos avanzados 5G-IoT a empresas y entidades que hagan uso bien del living-lab o bien de los resultados generados en el proyecto.

  • Contribuir a posicionar al Puerto de Valencia como uno de los puertos inteligentes líderes en términos de conectividad y automatización gracias al despliegue comercial de soluciones técnicas. Estos resultados podrán ser explotados proporcionando asistencia y servicios de apoyo a otros puertos y actores relacionados (por ejemplo, Puerto de Sagunto y Puerto de Gandía).
  • Difundir a nivel global los resultados del proyecto gracias a la participación en eventos y ferias tecnológicas como son el MWC, IoT Solutions World Congress, DSA Global Summit o el IoT Week, y posicionar al laboratorio 5G-IoT como centro de referencia, abierto a colaboraciones internacionales.

CAMPUS-5G objetivos:

Automoción y movilidad

Automoción y movilidad

Dado que la conectividad entre máquinas basada en 5G-IoT es uno de los ejes esenciales de la digitalización, con impacto en seguridad vial, comunicaciones entre vehículos, pero también en la producción y logística. Entre los pilares económicos de la Comunidad Valenciana, dos de ellos corresponden a esta categoría: la fabricación de automóviles y la actividad portuaria logística. Es por ello por lo que el disponer de esta infraestructura centrada en el puerto de Valencia, posicionará al mismo como uno de los más punteros a nivel mundial

Bienes de equipo y de consumo

Bienes de equipo y de consumo

Siendo la Industria 4.0 otro de los escenarios de aplicación en el IoT y la conectividad 5G. Con esta tecnología se podrán controlar remotamente máquinas, y procesos de producción y se podrán conseguir cadenas de producción más inteligentes, donde las distintas máquinas establezcan comunicación entre ellas para mejorar la eficiencia y productividad de estas.

Casos de uso CAMPUS-5G

The European Commission has stated throughout several position papers for the Horizon Europe framework that the importance of high-performance, secure and smart IoT networks is essential to contribute to the digitalization of all sectors of our economy, inspiring European citizens to participate in the foreseen digital society. Accordingly, this project has defined three use cases for converging the IoT solutions brought to the next Generation Internet (NGI) scope with the real needs that the next generation supply chain will require.

UC1: Automated robots with heterogeneous networks (URLLC 5G-IoT)

This use case foresees the use of 5G-enabled multi-task automatic robot control, where AGVs and robots can be used in manufacturing, waste elimination, inventory control, shipping, packaging, and retail in all the logistic scenarios, targeting the so-called tactile internet, where wireless sensors and actuators have to synchronously work with latencies of few milliseconds. Therefore, a smart, tactile 5G-IoT network (Rel-16) shall be deployed to interconnect varieties of sensors and actuators to a centralised gNodeB controller running on the edge, which will coordinate and control the 5G-IoT access points and connects the local private network to the public network. A Time Sensitive Networking (TSN) orchestrator in the 5G Core will be needed for the synchronously interoperability between wired and wireless 5G-IoT devices, using a high performance sync source with GPS/gPTP/syncE protocol outputs, and the Network Side TSN Translator (NW-TT) and Device Side TSN translator (DS-TT) network functions.

UC2: Improve drivers’ safety with MR and haptic solutions (eMBB & URLLC 5G-IoT)

The second use case is a safety-centric use case that will allow employees to be safe, and away from hazardous working locations such as fuel port terminals. To do so, the 5G-IoT infrastructure proposed to be acquired in the project will allow that mission routes to load goods from unsafe site A to hazardous site B can be remotely carried out with immersive services, so that operators can take full control of the remote vehicle (for the project iTEAM-MCG will acquire different AGVs) and execute the mission without putting their lives into risk. While UC1 will especially demand of URLLC 5G-IoT, UC2 will also heavily require eMBB 5G-IoT capabilities (at mmWaves frequency band) to provide sufficient uplink and downlink bandwidth for all the cameras installed on the AGV, as well as on the data-rate demanding immersive services needed to guarantee a successful remote cockpit control experience to the operators’ Head Mounted Displays. The cockpit will also include haptic globes to give alarms to the driver in case of any detected risk, producing haptic vibrations, for e.g. the vertical movement of the hand and the force required, the mass and speed of the wheel displacement, etc. Haptic actuators are used to transmit tactile feedback to the human skin.

UC3: Situational understanding and predictive models in smart logistics scenarios (mMTC 5G-IoT)

The increase of international trade and arrival of larger container ships is having a big impact on road operations for the entry and exit of trucks to/from the terminals and the port, which is causing significant levels of congestion in peak traffic times. Currently, all traffic related data streams (#trucks, #containers, vessels ETA, etc.) captured by port’s sensors, systems and platforms are treated separately. There is not a holistic view of the available information to predict and optimize port’s performance in peak traffic times. This UC3 will hence focus on data processing aspect, developing an analytical and predictive model to estimate and optimize trucks turnaround times in ports, reducing the wait for vehicles at the port accesses, and consequently, leading to corresponding savings on direct costs for carriers. The 5G-IoT infrastructure obtained by iTEAM-UPV within this project will improve the wireless connectivity inside the port facilities for enabling the real-time tracking and the transmission of the data provided by distributed massive 5G-IoT sources, such as cameras, environmental sensors, or vehicle tracking sensors, in collaboration with the data extracted from the Fundación Valencia Port’s t Community Systems, and vessel Automatic Identification Systems. A cloud-based orchestrated ML pipeline will be deployed, where data from the providers’ APIs or databases will be collected to a common distributed database used for subsequent feature engineering, model training, and deployment. ML methods will be applied to estimate factors affecting truck turnaround times and to train corresponding prediction models.