企業 5G 部署範例

這個綜合範例展示了如何使用 Nephio O-RAN Claude Agents 系統，為企業製造工廠部署包含 O-RAN 元件的完整私人 5G 網路。

🎯 場景概述

企業： 全球製造公司（Global Manufacturing Corp）
地點： 位於密西根州底特律的製造工廠
需求：

• 工業自動化的超低延遲（< 5ms）
• 高可靠性（99.99% 正常運行時間）
• 私人 5G 網路，支援 1000+ 連接設備
• 與現有 MES 和 ERP 系統整合
• WG11 安全合規
• 能源效率目標：> 0.6 Gbps/W

🏗️ 架構

🚀 部署實作指南

階段 1：環境準備

步驟 1：基礎設施驗證

# 驗證企業環境
claude-agent dependency-doctor-agent "check dependencies"

# 預期環境：
# - 3 台實體伺服器（32 核心，128GB RAM 每台）
# - 10Gbps 網路具備 SR-IOV 支援  
# - GPU 加速（NVIDIA A100）
# - 企業安全需求

驗證輸出：

✓ Go 1.24.6 具備 FIPS 140-3 支援
✓ Kubernetes 1.30+ (v1.30.2)
✓ 硬體加速（SR-IOV, DPDK）
✓ 網路連接（10Gbps）
✓ 安全合規工具可用
✓ 總計 384 CPU 核心，384GB RAM
✓ GPU 加速可用（NVIDIA A100）

步驟 2：安全基線

# 為製造環境建立安全基線
claude-agent security-compliance-agent "enforce_fips_mode"
claude-agent security-compliance-agent "apply_wg11_policies"

# 設定 OT/IT 網路分割
claude-agent security-compliance-agent "apply_zero_trust_policies"

階段 2：Kubernetes 基礎設施

步驟 3：叢集部署

# 建立管理叢集
claude-agent infrastructure-agent "create cluster"

# 部署 Nephio R5 元件
claude-agent infrastructure-agent "install nephio"

# 設定企業儲存
claude-agent infrastructure-agent "setup storage"

叢集設定：

apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
kind: Cluster
metadata:
  name: enterprise-manufacturing
nodes:
- role: control-plane
  labels:
    node-type: control-plane
  extraMounts:
  - hostPath: /var/lib/manufacturing-data
    containerPath: /data
- role: worker
  labels:
    node-type: edge-computing
    hardware: gpu-accelerated
  extraMounts:
  - hostPath: /dev/sriov
    containerPath: /dev/sriov
- role: worker
  labels:
    node-type: ran-functions
    hardware: dpdk-enabled
- role: worker
  labels:
    node-type: ot-integration
    security-zone: manufacturing-floor

步驟 4：網路設定

# 設定 SR-IOV 和 DPDK 以實現高效能網路
claude-agent config-management-agent "setup network"

# 為製造業設定網路連接
cat > manufacturing-network-attachments.yaml <<EOF
apiVersion: k8s.cni.cncf.io/v1
kind: NetworkAttachmentDefinition
metadata:
  name: manufacturing-fronthaul
  namespace: oran
spec:
  config: |
    {
      "cniVersion": "1.0.0",
      "type": "sriov",
      "name": "manufacturing-fronthaul",
      "vlan": 100,
      "spoofchk": "off",
      "trust": "on",
      "capabilities": {
        "ips": true,
        "mac": true
      },
      "ipam": {
        "type": "whereabouts",
        "range": "10.100.1.0/24"
      }
    }
---
apiVersion: k8s.cni.cncf.io/v1
kind: NetworkAttachmentDefinition
metadata:
  name: manufacturing-midhaul
  namespace: oran
spec:
  config: |
    {
      "cniVersion": "1.0.0",
      "type": "macvlan",
      "master": "eth1",
      "mode": "bridge",
      "ipam": {
        "type": "whereabouts", 
        "range": "10.100.2.0/24"
      }
    }
EOF

kubectl apply -f manufacturing-network-attachments.yaml

階段 3：O-RAN 網路功能部署

步驟 5：Near-RT RIC 平台

# 部署為製造業最佳化的 Near-RT RIC
claude-agent network-functions-agent "deploy ric"

# 設定製造業專用 xApps
claude-agent network-functions-agent "deploy xapp"

製造業最佳化 RIC 設定：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: manufacturing-ric-config
  namespace: ricplt
data:
  ric-config.yaml: |
    ricPlatform:
      realTimeConstraints:
        maxLatency: 1ms
        jitterTolerance: 100us
      manufacturingIntegration:
        opcuaEnabled: true
        mesIntegration: true
        scadaIntegration: true
      xApps:
      - name: traffic-steering-manufacturing
        priority: high
        cpuLimit: "2"
        memoryLimit: "4Gi"
      - name: qos-management-urllc
        priority: critical
        cpuLimit: "4"
        memoryLimit: "8Gi"
        nodeSelector:
          hardware: dpdk-enabled

步驟 6：網路切片部署

# 為關鍵製造營運部署 URLLC 切片
claude-agent orchestrator-agent "deploy network slice urllc"

# 為一般連接部署 eMBB 切片  
claude-agent orchestrator-agent "deploy network slice embb"

URLLC 網路切片設定：

apiVersion: nephio.org/v1alpha1
kind: NetworkSlice
metadata:
  name: manufacturing-urllc
  namespace: manufacturing
spec:
  sliceType: ultra-reliable-low-latency
  sliceId: "100001"
  priority: critical
  sites:
  - name: manufacturing-floor
    cu: 1
    du: 2
    ru: 8
  requirements:
    latency: 1ms
    reliability: 99.999
    availability: 99.99
    bandwidth: 100Mbps
  qosPolicy:
    priorityLevel: 1
    trafficClass: "conversational"
    allocationRetentionPriority: 1
    guaranteedBitRate: 50Mbps
  manufacturingIntegration:
    protocols: ["OPC-UA", "PROFINET", "Modbus-TCP"]
    deterministic: true
    timeSync: ieee1588v2

步驟 7：O-RAN 元件

# 部署具備製造業最佳化的 O-RAN CU
claude-agent network-functions-agent "deploy cu"

# 部署具備 DPDK 加速的 O-RAN DU
claude-agent network-functions-agent "deploy du"

# 設定 O-RU 連接（8 個無線電單元）
for i in {1..8}; do
  claude-agent network-functions-agent "configure ru $i"
done

階段 4：SMO 和 AI/ML 整合

步驟 8：Non-RT RIC / SMO 部署

# 部署具備製造分析的 SMO
claude-agent network-functions-agent "deploy smo"

# 部署製造業專用 rApps
claude-agent network-functions-agent "deploy rapp"

製造分析 rApp：

#!/usr/bin/env python3
"""
製造分析 rApp 用於預測性維護
與 MES 整合並提供即時設備健康監控
"""

import asyncio
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import requests
import paho.mqtt.client as mqtt

class ManufacturingAnalyticsRApp:
    def __init__(self):
        self.policy_client = PolicyManagementClient()
        self.mes_client = MESIntegrationClient()
        self.anomaly_detector = IsolationForest(contamination=0.1)
        self.equipment_data = {}
        
    async def process_equipment_data(self, data: Dict):
        """處理即時設備遙測"""
        equipment_id = data.get('equipment_id')
        metrics = data.get('metrics', {})
        
        # 儲存歷史資料
        if equipment_id not in self.equipment_data:
            self.equipment_data[equipment_id] = []
        
        self.equipment_data[equipment_id].append({
            'timestamp': datetime.utcnow(),
            'vibration': metrics.get('vibration', 0),
            'temperature': metrics.get('temperature', 0),
            'pressure': metrics.get('pressure', 0),
            'current': metrics.get('current', 0)
        })
        
        # 異常檢測
        if len(self.equipment_data[equipment_id]) > 100:
            recent_data = self.equipment_data[equipment_id][-100:]
            features = np.array([[d['vibration'], d['temperature'], 
                                 d['pressure'], d['current']] 
                                for d in recent_data])
            
            anomaly_score = self.anomaly_detector.fit_predict(features)
            
            if anomaly_score[-1] == -1:  # 檢測到異常
                await self.handle_equipment_anomaly(equipment_id, metrics)
    
    async def handle_equipment_anomaly(self, equipment_id: str, metrics: Dict):
        """處理檢測到的設備異常"""
        # 建立流量優先級 A1 策略
        policy = {
            "policy_id": f"emergency-{equipment_id}-{datetime.utcnow().timestamp()}",
            "policy_type": "TrafficPrioritization",
            "policy_data": {
                "equipment_id": equipment_id,
                "priority": "critical",
                "guaranteed_bandwidth": "10Mbps",
                "max_latency": "500us"
            }
        }
        
        await self.policy_client.create_policy(policy)
        
        # 通知 MES 系統
        await self.mes_client.send_maintenance_alert(
            equipment_id=equipment_id,
            severity="high",
            predicted_failure_time="2 小時",
            recommended_action="安排預測性維護"
        )
        
        print(f"檢測到設備 {equipment_id} 異常")
        print(f"已建立策略：{policy['policy_id']}")

if __name__ == "__main__":
    rapp = ManufacturingAnalyticsRApp()
    asyncio.run(rapp.start())

步驟 9：邊緣 AI/ML 部署

# 為邊緣 AI/ML 部署 Kubeflow
claude-agent data-analytics-agent "setup ml pipeline"

# 部署製造業專用 AI 模型
claude-agent performance-optimization-agent "deploy_optimized_ai_models"

邊緣 AI 部署設定：

apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  name: predictive-maintenance-model
  namespace: manufacturing
spec:
  predictor:
    model:
      modelFormat:
        name: onnx
      runtime: kserve-onnxruntime-gpu
      storageUri: "s3://manufacturing-models/predictive-maintenance/v2.0"
      resources:
        requests:
          cpu: "4"
          memory: "8Gi"
          nvidia.com/gpu: "1"
        limits:
          cpu: "8"
          memory: "16Gi"
          nvidia.com/gpu: "1"
    minReplicas: 2
    maxReplicas: 10
    scaleTarget: 10  # 10ms 目標延遲
    scaleMetric: latency
  transformer:
    containers:
    - name: feature-extractor
      image: manufacturing/feature-extractor:v1.0
      env:
      - name: FEATURE_WINDOW
        value: "30s"
      - name: SAMPLING_RATE
        value: "1000Hz"

階段 5：監控與分析

步驟 10：綜合監控

# 部署為製造業最佳化的監控堆疊
claude-agent monitoring-analytics-agent "setup monitoring"

# 設定製造業專用儀表板
claude-agent monitoring-analytics-agent "import dashboards"

製造 KPI 儀表板設定：

{
  "dashboard": {
    "title": "製造 5G 效能儀表板",
    "uid": "manufacturing-5g-kpis",
    "tags": ["manufacturing", "5g", "o-ran"],
    "panels": [
      {
        "title": "URLLC 切片延遲",
        "type": "graph",
        "targets": [{
          "expr": "histogram_quantile(0.99, oran_urllc_latency_histogram)",
          "legendFormat": "P99 延遲 (URLLC)"
        }],
        "yAxes": [{
          "unit": "ms",
          "max": 5
        }],
        "alert": {
          "conditions": [{
            "query": {"queryType": ""},
            "reducer": {"params": [], "type": "last"},
            "evaluator": {"params": [1], "type": "gt"}
          }],
          "executionErrorState": "alerting",
          "noDataState": "no_data",
          "frequency": "10s",
          "handler": 1,
          "name": "製造 URLLC 延遲警報",
          "message": "URLLC 延遲超過 1ms 閾值"
        }
      },
      {
        "title": "設備連接狀況",
        "type": "stat",
        "targets": [{
          "expr": "count(up{job=\"manufacturing-equipment\"} == 1)",
          "legendFormat": "已連接設備"
        }],
        "fieldConfig": {
          "defaults": {
            "thresholds": {
              "steps": [
                {"color": "red", "value": 0},
                {"color": "yellow", "value": 950},
                {"color": "green", "value": 1000}
              ]
            }
          }
        }
      },
      {
        "title": "能源效率",
        "type": "graph",
        "targets": [{
          "expr": "sum(rate(network_transmit_bytes_total[5m])*8/1e9) / sum(node_power_watts)",
          "legendFormat": "Gbps/Watt"
        }],
        "yAxes": [{
          "unit": "gbps/watt",
          "min": 0.6
        }]
      },
      {
        "title": "預測性維護警報",
        "type": "table",
        "targets": [{
          "expr": "manufacturing_equipment_anomaly_score > 0.8",
          "format": "table",
          "instant": true
        }]
      }
    ]
  }
}

步驟 11：資料分析管道

# 設定製造資料管道
claude-agent data-analytics-agent "setup kafka"
claude-agent data-analytics-agent "deploy kpi calculator"

# 設定 MES 整合
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: mes-integration-config
  namespace: manufacturing
data:
  integration.yaml: |
    mes:
      endpoint: "https://mes.manufacturing.corp/api/v1"
      authentication:
        type: oauth2
        clientId: "5g-network-integration"
        tokenEndpoint: "https://auth.manufacturing.corp/oauth/token"
      dataMapping:
        equipmentStatus: "/equipment/{id}/status"
        productionMetrics: "/production/metrics"
        qualityData: "/quality/measurements"
    realTimeSync:
      enabled: true
      syncInterval: 1s
      batchSize: 100
EOF

階段 6：測試與驗證

步驟 12：端到端測試

# 執行製造業專用的綜合測試
claude-agent testing-validation-agent "run_complete_test_suite"

# 測試 URLLC 切片效能
claude-agent testing-validation-agent "test urllc latency requirements"

# 驗證設備連接性
claude-agent testing-validation-agent "test equipment connectivity 1000 devices"

客製化製造測試：

#!/bin/bash
# 製造業專用驗證測試

echo "=== 製造 5G 網路驗證 ==="

# 測試 1：URLLC 延遲需求
echo "測試 URLLC 延遲需求 (<1ms)..."
LATENCY=$(kubectl exec -n manufacturing test-pod -- ping -c 100 urllc-gateway.manufacturing | \
  grep "min/avg/max" | awk -F'/' '{print $5}')

if (( $(echo "$LATENCY < 1" | bc -l) )); then
  echo "✓ URLLC 延遲：${LATENCY}ms （需求：&lt;1ms）"
else
  echo "✗ URLLC 延遲：${LATENCY}ms 超過需求"
  exit 1
fi

# 測試 2：設備連接性
echo "測試設備連接性（目標：1000 設備）..."
CONNECTED_DEVICES=$(kubectl get pods -n manufacturing -l type=manufacturing-device | \
  grep Running | wc -l)

if [ $CONNECTED_DEVICES -ge 1000 ]; then
  echo "✓ 已連接設備：${CONNECTED_DEVICES}/1000"
else
  echo "✗ 已連接設備：${CONNECTED_DEVICES}/1000 - 低於目標"
fi

# 測試 3：能源效率  
echo "測試能源效率（目標：>0.6 Gbps/W）..."
EFFICIENCY=$(kubectl exec -n monitoring prometheus-0 -- \
  promtool query instant 'sum(rate(network_transmit_bytes_total[5m])*8/1e9) / sum(node_power_watts)' | \
  grep -oE '[0-9]+\.[0-9]+' | head -1)

if (( $(echo "$EFFICIENCY > 0.6" | bc -l) )); then
  echo "✓ 能源效率：${EFFICIENCY} Gbps/W （需求：>0.6）"
else
  echo "✗ 能源效率：${EFFICIENCY} Gbps/W 低於需求"
fi

# 測試 4：AI/ML 推理效能
echo "測試 AI/ML 推理延遲（目標：&lt;10ms P99）..."
AI_LATENCY=$(kubectl logs -n manufacturing predictive-maintenance-model --tail=1000 | \
  grep "inference_latency_p99" | tail -1 | awk '{print $3}')

if (( $(echo "$AI_LATENCY < 10" | bc -l) )); then
  echo "✓ AI/ML 推理 P99：${AI_LATENCY}ms （需求：&lt;10ms）"
else
  echo "✗ AI/ML 推理 P99：${AI_LATENCY}ms 超過需求"
fi

echo "=== 製造驗證完成 ==="

步驟 13：安全合規驗證

# 最終安全稽核
claude-agent security-compliance-agent "full_security_audit"

# 驗證 OT/IT 網路分割
claude-agent security-compliance-agent "validate network segmentation"

# 檢查製造業專用合規
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: manufacturing-compliance-checklist
  namespace: security
data:
  checklist.yaml: |
    compliance:
      standards:
      - name: "IEC 62443"
        description: "工業通訊網路安全"
        status: "compliant"
        validatedAt: "2025-08-22T10:30:00Z"
      - name: "NIST 網路安全框架"
        description: "製造業網路安全"
        status: "compliant"
        validatedAt: "2025-08-22T10:30:00Z"
      - name: "O-RAN WG11"
        description: "O-RAN 安全規範"
        status: "compliant"
        validatedAt: "2025-08-22T10:30:00Z"
      networkSecurity:
        otItSegmentation: true
        zeroTrustArchitecture: true
        encryptionInTransit: true
        encryptionAtRest: true
      accessControl:
        rbacEnabled: true
        multiFactorAuth: true
        privilegedAccessManagement: true
EOF

📊 部署結果

達成的效能指標

指標	需求	達成	狀態
URLLC 延遲 (P99)	<1ms	0.8ms	✅
網路可靠性	99.99%	99.997%	✅
能源效率	>0.6 Gbps/W	0.73 Gbps/W	✅
設備連接性	1000 設備	1000 設備	✅
AI/ML 推理 (P99)	<10ms	7.2ms	✅
部署時間	<4 小時	2.5 小時	✅

資源使用率

元件	CPU 使用率	記憶體使用率	儲存使用率
O-RAN 元件	60% (192/320 核心)	70% (268GB/384GB)	45% (45TB/100TB)
邊緣 AI/ML	25% (80/320 核心)	20% (76GB/384GB)	15% (15TB/100TB)
監控與分析	10% (32/320 核心)	8% (30GB/384GB)	25% (25TB/100TB)
系統負擔	5% (16/320 核心)	2% (10GB/384GB)	15% (15TB/100TB)

成本分析（月費）

類別	成本
基礎設施（硬體攤提）	$8,500
軟體授權（Nephio, O-RAN SC）	$0（開源）
網路連接	$1,200
營運與維護	$3,500
能源消耗	$2,800
每月總成本	$16,000
每個連接設備成本	每設備每月 $16

🔧 營運程序

日常營運檢查清單

#!/bin/bash
# 製造 5G 網路日常健康檢查

echo "=== 製造 5G 網路日常健康檢查 ==="

# 檢查關鍵服務
kubectl get pods -n oran | grep -v Running && echo "⚠️ O-RAN 服務問題" || echo "✅ O-RAN 服務健康"
kubectl get pods -n ricplt | grep -v Running && echo "⚠️ RIC 服務問題" || echo "✅ RIC 服務健康"  
kubectl get pods -n manufacturing | grep -v Running && echo "⚠️ 製造服務問題" || echo "✅ 製造服務健康"

# 檢查設備連接性
CONNECTED_DEVICES=$(kubectl get pods -n manufacturing -l type=manufacturing-device | grep Running | wc -l)
echo "📱 已連接設備：$CONNECTED_DEVICES/1000"

# 檢查網路切片效能
URLLC_LATENCY=$(kubectl exec -n monitoring prometheus-0 -- promtool query instant 'histogram_quantile(0.99, oran_urllc_latency_histogram)' | grep -oE '[0-9]+\.[0-9]+')
echo "⚡ URLLC P99 延遲：${URLLC_LATENCY}ms"

# 檢查能源效率
EFFICIENCY=$(kubectl exec -n monitoring prometheus-0 -- promtool query instant 'sum(rate(network_transmit_bytes_total[5m])*8/1e9) / sum(node_power_watts)' | grep -oE '[0-9]+\.[0-9]+')
echo "🔋 能源效率：${EFFICIENCY} Gbps/W"

# 檢查安全狀態
kubectl get networkpolicies -A | wc -l | xargs echo "🔒 啟用的網路策略："

echo "=== 日常檢查完成 ==="

維護程序

週定期維護

• 使用最新 KPI 更新 Grafana 儀表板
• 檢查與輪替憑證
• 分析能源消耗趨勢
• 使用最新訓練資料更新 AI/ML 模型
• 檢查安全稽核日誌

月定期維護

• Kubernetes 叢集更新和修補
• O-RAN 元件更新
• 效能最佳化檢查
• 容量規劃分析
• 災難復原測試

季定期維護

• 主要版本更新（Nephio R5、O-RAN L Release）
• 安全合規重新認證
• 硬體更新規劃
• 網路擴展規劃
• 成本最佳化檢查

🚨 疑難排解指南

常見問題與解決方案

問題：URLLC 延遲過高

症狀： 延遲 >1ms 影響製造營運 診斷：

# 檢查網路路徑延遲
kubectl exec -n manufacturing test-pod -- traceroute urllc-gateway
# 檢查 RAN 元件 CPU 節流
kubectl top pods -n oran
# 檢查網路壅塞
kubectl exec -n monitoring prometheus-0 -- promtool query instant 'rate(network_receive_bytes_total[1m])'

解決方案：

# 擴展 RAN 元件
kubectl scale deployment oran-du --replicas=4 -n oran
# 套用流量塑形
claude-agent performance-optimization-agent "optimize urllc traffic"
# 如果尚未啟用，啟用 DPDK
kubectl patch deployment oran-du -n oran -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"du","env":[{"name":"DPDK_ENABLED","value":"true"}]}]}}}}'

問題：設備連接問題

症狀： 製造設備失去連接 診斷：

# 檢查 RU 狀態
kubectl get pods -n oran -l component=ru
# 檢查 SR-IOV 設定
kubectl get sriovnetworknodepolicies -A
# 檢查網路連接定義
kubectl get network-attachment-definitions -n manufacturing

解決方案：

# 重啟受影響的 RU
kubectl rollout restart daemonset/oran-ru -n oran
# 重新設定網路連接
claude-agent config-management-agent "setup network"

緊急程序

生產線中斷

1. 立即回應（0-5 分鐘）

   • 檢查製造 pod 狀態
   • 驗證 URLLC 切片連接性
   • 如果可用，啟用備用連接

2. 短期緩解（5-15 分鐘）

   • 擴展關鍵服務
   • 透過備用路徑重新路由流量
   • 通知 MES 系統效能降級

3. 解決方案（15-60 分鐘）

   • 識別根本原因
   • 套用永久修復
   • 驗證完整功能恢復

📈 成功指標與投資報酬率

營運改善

• 減少停機時間： 非計劃停機時間減少 45%
• 提升效率： 整體設備效率（OEE）提升 12%
• 節能： 每單位產品能源消耗減少 18%
• 維護最佳化： 透過預測性維護，維護成本減少 35%

投資報酬率分析（年度）

• 實施成本： $350,000（硬體、軟體、部署）
• 營運節省： $420,000/年
• 生產力收益： $280,000/年
• 節能： $85,000/年
• 維護節省： $125,000/年
• 年度總效益： $910,000/年
• 投資報酬率： 第一年 160%

業務影響

• 生產能力： 透過最佳化自動化提升 15%
• 品質改善： 缺陷率減少 25%
• 上市時間： 產品開發週期縮短 20%
• 競爭優勢： 業界首個採用私人 5G 製造

這個綜合企業範例展示了 Nephio O-RAN Claude Agents 系統如何透過智慧自動化、先進 O-RAN 技術和無縫企業整合提供重大商業價值。