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协鑫光伏携手阿里云 打通提质增效最后一公里

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协鑫光伏是全球领先的光伏材料制造商,这些年不断加速推动工业化和信息化融合,在提质增效、转型升级等方面取得良好效果。

不久前,协鑫光伏与阿里云合作进行企业的智能改造和升级,完成提升生产效率和产品品质的最后一公里。

“通过阿里云的大数据分析算法,就可以对苏州协鑫生产过程中采集到的全部变量进行分析,找出与良品率最为相关的60个关键变量。根据这些关键变量为苏州协鑫搭建生产的参数曲线模型,在生产过程中对这些变量进行分析处理,一旦变量超出模型范围,苏州协鑫的监测系统就会及时预警。”阿里云相关负责人说,“通过这一手段能够提高光伏切片的良品率,而良品率每提高千分之一点,就可以节省上千万的生产成本。”

最后一公里该怎么走

协鑫光伏坐落在环境优美的苏州工业园,是全球领先的光伏材料制造商,硅片产品占国内流通硅片的70%,处于国内同行业龙头地位。在技术研发、品质控制、自动化升级等方面也都处于较高水平。

通过多年对生产流程的优化,协鑫的生产效率和产品品质始终保持着行业领先,然而,他们渐渐感到以传统的方法,优化的空间越来越小。对于追求卓越的协鑫人来说,生产品质提升的最后一公里要怎么走,这无疑是一个巨大的难题。苏州协鑫光伏总经理曾表示:“未来苏州协鑫的继续突破还是要靠新技术和新产品。”

大数据带来新契机

智能制造的兴起,大数据分析为生产品质提升的最后一公里提供了路径,这让协鑫人看到了新的契机。通过对生产数据的采集并上传云端,对数据进行实时和长期分析,可以对生产过程进行监控,分析生产流程中可优化的部分;监控影响产品质量的环节,对产品质量进行量化分析和提升;对设备情况进行预测,优化备本备件。

2016年协鑫光伏正式与阿里云合作,希望通过云计算、大数据等新一代信息技术推动内部管理升级、进一步提高市场竞争力。此次合作的主要目标是透明化生产、数据化管理以及良品率提升。

合作的具体内容包括:低成本长期保存协鑫生产过程所有数据;通过大数据分析,建立良品率预测模型;通过大数据分析,建立关键参数监控模型,对生产过程监控和报警;通过阿里云BI系统,对协鑫生产数据做多维度统计分析;通过阿里云大屏技术,建立车间和事业部生产大屏看板等多方面内容。

举例来说,在光伏切片的生产过程中,有数千个生产参数会影响到切片良品率,例如砂浆温度、砂浆密度等,任何一个变量的细微变化都会直接影响到生产结果。而通过阿里云的大数据分析算法,就可以对苏州协鑫生产过程中采集到的全部变量进行分析,找出与良品率最为相关的重要关键变量。根据这些关键变量为苏州协鑫搭建生产的参数监控模型,在生产过程中对这些变量进行分析处理,一旦变量超出模型范围,苏州协鑫的监测系统就会及时预警。经过项目一期的实施,实现了每年数千万的成本节省。

协鑫光伏与阿里云合作的整体技术框架分为三大部分:车间源数据、大数据存储分析区、业务区。

具体包括以下几方面:一是数据上云。保障单车间15天全量数据批量上云;全车间切片机、分选机、MES数据准实时上云。二是建立关键参数监控模型。通过大数据对全量参数的分析以及生产经验,提出待分析的关键参数,并建立监控的模型。三是实现生产过程监控报警。生产过程数据流式上传,通过流计算进行实时监控,并基于参数曲线模型,实现异常情况报警。四是良品率预测。对影响良品的重要参数做多元统计分析,实现良品率的预测。五是备件损耗分析。通过关联规则聚类分析、深度学习等方法,监控相关参数,实现备件损耗提前预警。六是大屏看板。设计实施每车间及事业部级的大屏看板。七是BI分析。进行30个主题多维度统计分析,并支持自定义时间、参数,分析参数间数学相关性。

整体涉及阿里云数加平台组件有:大数据计算服务(MaxCompute)、大数据开发套件(DataIDE)、分析型数据库(AnalyticDB)、流计算(StreamCompute)、DataHub、数据集成(Data Integration,原名CDP)、Quick BI、DataV数据可视化、机器学习(PAI)等。

项目的示范价值

随着中国制造行业整体从粗放式向节约化、精细化转变,很多产业也在从劳动密集型向资本技术密集型转移,新技术尤其是大数据分析技术,成为支撑制造业改革的中坚力量。协鑫光伏作为追求卓越的制造业企业代表,为同类企业转型升级摸索出了一条道路。大数据作为企业的重要资产,借助于云计算等新技术,可以实现企业的智能改造和升级,完成提升生产效率和产品品质的最后一公里。

对于已有能力获取工厂数据的企业,可以继续聚焦制造本身,而将大数据分析等工作找合适的云计算、大数据分析企业承担。协鑫与阿里云合作的模式可以直接复制,利用制造企业的生产经验,和云计算、大数据分析提供企业的稳定高效的大数据存储、分析能力,打造企业级数据分析平台。

责任编辑:李佳师


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