博世公司此前是基于Wi-Fi实现这一管理过程的，后来发现5G局域网在抗频段干扰、带宽（尤其是上传）、超负荷以及网络安全方面，相对于Wi-Fi性能指标更好。工厂内不同的生产线可能采用不同的网络，因此有时根据需要可能要变换生产线，而Wi-Fi的网络通用性较差。未来的工业生产要使用大量数据，从大批量生产和销售的产品开发向适应客户个性化、定制化需求的产品开发转变，Wi-Fi较低的通用性将是一大制约。
从提高效率、降低成本的角度考虑，工厂内的网络也需要实现无线化。为了提高产品质量和生产率，许多工厂不断地推进自动化，对机器人的控制也需要无线化实时进行。但是，随着工厂规模的扩大和工业工程的复杂化，4G有时难以应对，而5G有望解决这些问题。
例如，奥迪公司采用5G局域网控制工业机器人以及AGV搬运机器人，在一些需要管理大量设备的关键工序中，也可以实现高稳定性、超低时延以及与有线网络同等的性能。同时，工业工程产生的各种数据也可通过5G局域网实时汇集到边缘终端或云计算中，通过人工智能进行处理，实现智能化。
奥迪公司通过 5G局域网控制 AGV搬运机器 人，为汽车制造生产线实时配送所需零部 件，实现厂内物流智能化
在德国，5G已经成为工业4.0的重要基础设施。除了奥迪、戴姆勒、大众等汽车制造企业，石油、化工、海港等企业以及公用事业领域也正在考虑5G网络的构建——5G技术带来的更低延迟、更高带宽、更快的速度和更大的容量正在推动制造业在各种领域的数字化转型。
场景三：周期式管理产品质量
5G还可用于改善企业的质量管理。人工智能的视觉识别系统会以百万量级的图像数据集进行训练，以确保其能够识别所有潜在的缺陷，使得企业能够迅速识别那些可能影响产品质量的问题。
例如，捷普公司应用人工智能视觉识别技术，可在电路板制造的早期阶段发现潜在的错误，能够在35~40道工序的第2道或第3道就识别缺陷，检测故障的准确率达80%，节省了约17%的人工成本和约10%的能源。但是，这种方法需要依托5G才能访问大量实时、高质量的数据，以实现最高效率。利用QR码扫描和射频识别（RFID）追踪溯源方法，产品记录通常仅在到达时进行，并且仅记录位置和时间；如果产品不合格，则很难确定具体发生在数十道工序的哪个环节。通过在产品包装上安装5G传感器，供应链上下游各环节都可以无须手动检查，即可查询位置、温度、湿度和重量等包装信息，实时获得有关产品状态的反馈信息。
5G带来的不仅是万物互联，还有所有信息数据的追踪溯源，使得未来企业的质量管理工作不仅仅局限在工厂内开展。工业互联网时代，工厂中每个物品物料都是一个有唯一标识的终端，使得生产环节所使用的原材料或零部件都具有信息属性，会根据信息自动进入下一道工序或环节。员工的工作不是搬运物品物料，也不是操作机器设备，而是与带有唯一标识的原材料、生产设备、产品进行信息数据的交互。同时，借助工业互联网，产品和原材料及零部件的全部数据都可通过5G网络直接传输到各类相关的知识和经验数据库中。一旦产品发生故障，即可通过查询数据库，利用海量的经验和专业知识进行快速诊断，提高故障问题定位精准度，快速开展售后维修服务，从而实现产品的全生命周期管理。
