工业领域的数字化转型正从概念走向实践深水区，在智能制造、工业互联网的推进过程中，网络基础设施与工业场景的适配瓶颈，成为众多企业转型路上的关键阻碍。信息通信技术专家张凯，扎根工业信息化一线，精准把握行业需求，主持完成科研课题《5G网络在工业行业数字化应用场景探讨》。他将5G网络特性与工业实际需求深度结合，以研究成果厘清5G赋能工业转型的路径，为行业破解技术难题、提升转型效率提供支撑，推动5G从基础设施升级为工业生产力。

在跟进工业企业数字化建设时，张凯发现两大核心痛点。其一，大数据、人工智能普及背景下，工业设备与传感器产生海量数据，传统网络在传输速率和处理效率上难以支撑，这一现状直接制约生产效率提升。其二，智能制造、厂区自动驾驶等场景对实时性要求严苛，而传统网络存在时延短板，这种短板可能引发生产安全风险或造成流程中断。针对这两点，他在课题中聚焦5G的高速率与低时延特性，明确其解决价值。5G更高的传输速率能够支撑大规模数据实时流转，让设备运行、质检、能耗等数据快速传递，为企业智能调度与决策提供及时依据。更低的传输时延和端到端时延，则可实现设备间毫秒级指令传输与数据反馈，确保智能生产线机械臂精准衔接、厂区自动驾驶信号即时交互，从数据传输与实时响应层面扫清转型障碍。

张凯在课题中还直指5G与工业互联网融合的关键问题。部分企业仅注重技术部署，却忽视与现有生产流程、数据体系的适配，最终导致技术无法发挥实效。他据此梳理出融合要点，强调需从业务需求出发，做好技术选型、数据接口统一与流程适配，避免技术堆砌。例如在数据管理环节，通过5G实现数据实时采集与标准化处理之后，还需要与企业ERP、MES系统打通，让数据真正服务于生产决策。这一研究为企业提供了清晰的融合路径，帮助5G技术切实融入生产核心环节，而非停留在表面应用。

针对工业场景中设备连接与区域覆盖的难题，课题也给出针对性答案。张凯分析发现，传统网络在设备连接数量和稳定性上存在局限，这种局限会导致自动化生产线上传感器、控制器无法无缝通信，进而影响生产节奏。同时，部分企业厂区位于偏远区域或复杂地形，传统网络难以提供稳定服务，容易造成生产环节的数字化衔接中断。他在研究中指出，5G支持设备连接数量显著增加，能够让各类工业设备形成有机整体，实现数据共享与协同作业。同时，凭借先进技术与设备配置，5G可覆盖更广泛区域，即便在偏远或复杂地形，也能保障通信质量，确保工业生产全环节接入数字化体系，为工业互联网的广泛部署奠定基础。

此外，课题还探讨5G与边缘计算的结合应用，进一步拓展5G的赋能能力。张凯提出，边缘计算可在网络边缘完成数据处理与分析，这种处理模式能降低传输延迟、提升处理效率，与5G特性形成互补。二者结合能够满足工业生产高效准确的运营需求，而网络切片与边缘计算的融合，还可针对不同场景提供定制化服务。例如在高精度加工场景中，通过网络切片分配专属资源，结合边缘计算实现生产数据实时处理与精准管控，让5G从传输通道升级为支撑精准生产、智能决策的核心工具。

从捕捉工业数字化转型中的网络痛点，到通过课题研究构建系统性解决方案，张凯始终将技术研究与行业需求紧密衔接，所有研究工作均围绕工业企业的实际需求展开。他的成果，不仅是对5G技术在工业领域应用的理论梳理，更是一套可落地、可参考的实践指南，能够帮助企业明确5G应用方向、规避潜在风险、提升转型效率。在5G加速融入工业领域的当下，张凯以扎实的研究成果为工业数字化转型注入强劲技术动能，也为信息通信技术服务实体经济发展提供生动范例。未来，随着5G技术在工业领域的进一步渗透，他的研究成果将持续为行业发展提供支持，推动更多工业企业在数字化转型的道路上稳步前行。