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天合光能引入阿里云ET工業大腦

電池A品率提升7%

2017年12月7日,云棲大會蘇州峰會,天合光能宣布阿里云ET工業大腦在試點產線上的電池片A品率提升7%,下一步將在全部產線上推廣,預計可提高年利潤數千萬。

今年4月,阿里云ET工業大腦入駐天合光能,結合天合光能實際生產數據,尋找提升電池片光電轉換效率的新途徑。以光電轉化率為標準,其中電池片轉化率在18.8%以上的為A品,天合光能希望借助云計算、大數據等人工智能技術提高A品比例。

天合光能全球IT負責人朱加川在峰會上表示:“天合光能智能制造轉型已在進行。我們已基本完成了生產過程管理系統化,正致力于通過物聯網、邊緣計算和云計算的 CPS (信息-物理系統)架構,結合大數據分析,以數據做驅動,實現制造數字化、智能化的升級。天合光能的未來目標是全面推進智能化、平臺化建設,由制造商向整體解決方案提供商轉變,加強物聯網、云計算、大數據與新能源生產、存儲、配送、消費的深度融合,成為全球領先的智慧能源和能源互聯網整體解決方案提供商。”

一片光伏電池的生產需要經歷表面制絨、擴散制結、腐蝕、清洗、鍍膜、絲網印刷、測試分選等多道環節,數千類維度的數據影響著電池片的成型。天合光能首先將車間設備、人員、工藝、質量等海量數據輸入工業大腦,隨后通過人工智能算法,對所有關鍵數據進行深度學習分析,構建大數據模型,精準分析出與生產質量最相關的關鍵參數。

ET工業大腦最終在絲網印刷環節捕獲到了關鍵因子。絲網印刷是制作光伏電池電極最普遍的生產工藝,在前序環節后,電池片已可以在光照下產生電流,為了將電流導出,就需要通過絲網印刷在電池表面制作正負兩極。

聽起來極為簡單的一道工藝,背后是復雜的物理化學反應。絲網間距、室內氣溫、下壓壓力、絲網間隙等不同維度的數據都在影響絲網擴散的環節質量。傳統的人工經驗可發現兩個單獨因子之間的關聯,而工業大腦通過實時、快速的分析計算,則可以挖掘出五個甚至更多因子之間的關聯,遠遠超出了人力所及。

除了作為人工經驗的補充,工業大腦還解決了數據分析以往“看平均值、無法實時監控”的問題,實現秒級分析,抓出數據波動后的原因。

據阿里云機器智能首席科學家閔萬里介紹,阿里云是一個將技術沉淀到車間中去的云計算廠商,抓住工業生產最本質的制造環節,改裝生產線的控制,可以基于原材料的不同,動態調整加工參數。

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