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大数据追溯小硅片成长全程

2017-05-03 09:41:21  来源:互联网    关键词: 大数据  电池 

中国制造行业正从粗放式向集约化、精细化转变。新技术,尤其是大数据分析技术,正日渐成为支撑制造业升级的中坚力量。

在光伏上游制造方面,我国已成为硅片制造第一大国,全球硅片总产量的近80%来自中国。量大更要提质。不断提升硅片品质,是光伏行业一直的追求,幸好有大数据来支招!

小硅片大数据

“一张硅片背后有数千个生产参数,通过云平台把这些生产过程中所有数据进行存储,目前可实现单车间15天全量数据批量上云,车间切片机、分选机等数据准实时上云。这样就能形成硅片切割数据库,对硅片生产过程和硅片品质进行很好地监控和追溯,记录每一张硅片的成长历程。”保利协鑫高级副总裁郑雄久在接受采访时表示。

郑雄久上述提到的云平台指的是阿里云大数据分析算法。在光伏切片的生产过程涉及人、机、料、法、环上千个参数,任何一个变量的细小变化都会直接影响到切片良品率。2016年保利协鑫正式与阿里云合作,希望通过云计算、大数据等新一代信息技术推动切片业务管理升级、进一步提高硅片产品的市场竞争力。

“给每一张硅片做‘身份证’可以实现透明化生产、数据化管理以及提升良品率。逐步各个环节对产品质量的影响,硅片质量升级也就有了依据。”郑雄久说。

大数据提升竞争力

在大数据存储的基础上,工程技术人员可以依据切片过程关键技术参数建立切割模型,通过数据测算和推演,模拟切割过程,测算切割良率。“筛选出最优工艺进行验证,可大大提高技术创新步伐,提高企业在同行业的竞争力。”郑雄久说。

同样基于对大数据的分析,还可以对现有生产状况进行监控。比如可通过数据样本建立核心参数运行曲线,通过计算建立良品数据的上下管控线,一旦偏差超出管控,设备就会自动报警,技术人员就能第一时间发现异常进行改善,有效减少不良品的产生,提高硅片品质。

目视化大屏看板和报表的开发,则是将数据分析结果已图表的形式直观的展示给成产现场,便于现场第一时间掌握生产数据和异常数据,快速反应,现场改善,减少异常发生引起的品质波动。

一年可省数千万

当前协鑫与阿里双方团队正在推进二期项目研发进程,在切片端完成全面升级后,稳步推进到光伏产业链的多晶硅,硅锭,电池,组件等其他制造端的智能制造升级。

“其实,去年保利协鑫在切片环节推广大数据算法,对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关键变量后,现在已提升1个百分点左右的硅片产品合格率。一年算下来就可以节省数千万成本。”郑雄久说。

大数据、智能化成果显著,但保利协鑫总裁朱战军谨慎表示,在由“光伏制造”向“光伏智造”转变的过程中,不要盲目推进智能化,而是要把客户需求放在第一位。智能工厂不是目的,其目的为提升产品竞争力与质量;智能工厂不是自动化改造,其根本是运营模式的变化;智能工厂建设也不能一蹴而就,需要企业长期的努力与变革。


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