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阿里云助力协鑫光伏部署ET工业大脑,实现太阳能电池切片良品率提升

应用实例描述

协鑫光伏太阳能电池硅片生产过程的切片次品率过高,导致生产效率降低,生产成本升高。将阿里云ET工业大脑应用于太阳能电池硅片生产制造领域,监控切片生产参数曲线,推荐最优参数,提升良品率。通过对太阳能电池切片制造流程进行最优参数推荐,提升了1%的切片良品率,从而大大减少太阳能电池硅片产品次品率。

光伏切片生产有着十分精密的工艺流程:一根仅0.1mm粗细的钢线不断摩擦硅锭,最终切出一片片仅0.2mm厚的硅片。车间的湿度、温度、砂浆上下部温度、导轮上下部温度等上千个参数在实时影响着生产,如此复杂的生产环境下,人工经验很难100%地保障产品质量。协鑫光伏太阳能电池硅片生产过程的切片次品率过高,导致生产效率降低,生产成本升高。


将阿里云ET工业大脑应用于太阳能电池硅片生产制造领域,监控切片生产参数曲线,推荐最优参数,提升良品率。ET工作的第一步,是将标准化车间所有端口的数据传入工业大脑,随后通过人工智能算法,对所有关联参数进行深度学习计算,精准分析出与良品率最相关的60个关键参数,并搭建参数曲线,在生产过程中实时监测和控制变量。ET工业大脑可以支撑电网统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合;提升电网安全和太阳能资源利用率;通过生产关键环节的优化,提升了电池片产品的整体质量。


通过对光伏电池片生产的物料数据、设备参数、MES 系统数据等的分析, 识别影响电池片质量的关键因素,从而对设备参数进行优化推荐,并在产线的对比测试中不断调优,最终提升电池片质量(即提升A品率)。ET工业大脑通过对太阳能电池切片制造流程进行最优参数推荐,提升了1%的切片良品率,从而大大减少太阳能电池硅片产品次品率。

所用技术