<b>“大資料與雲計算作為工業新的生産力，讓太陽能更加智慧“</b>
- <b>天合光能制造副總裁華敏洪</b>
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<b>企業名稱：</b>天合光能
<b>成立日期：</b>1997
<b>人數：</b>1萬2千人+
<b>營業額：</b>329億（2016年度）
<b>轉型項目：</b>利用大資料/人工智能提升高品質電池片A品率
<b>項目團隊：</b>天合光能生産部門、IT部門與阿裡雲資料科學家
<b>賦能技術：</b>雲計算、物聯網、大資料、深度學習、資料模組化
<b>成功因素：</b>公司頂層推動、轉型路徑明确、平台化、創客化組織形式、工藝與資料的融合
<b>收益：</b>高品質電池片A品率提升7%，創造數千萬利潤
<b>一、中國光伏行業正迎來真正的“春天”</b>
中國光伏是繼高鐵、核電之後又一張中國制造的“名片”。自2008年起，中國連續8年光伏電池産量居全球首位，累計為全球提供70%以上的光伏電池産品。目前，世界上最大的6家光伏電池闆生産企業，中國占到5家。然而中國光伏産業的“繁榮”背後， 産能過程、同質化競争、成本居高不下等問題嚴重制約其發展。光伏行業急需找到一條可持續發展的出路。
中國十三五規劃以及中國制造20205政策的出台為中國光伏行業帶來的新的機遇。越來越多的光伏企業開始向智能制造轉型。随着生産數字化、網絡化與智能化的持續提升，其光伏電成本與火電和化石能源之間的成本差距不斷縮小。 預計2020年，光伏成本将與傳統能源成本持平，這将凸顯光伏能源在綠色、環保上、無污染上的優勢，屆時光伏産業将迎來曆史上最大的發展機遇。 根據國際能源署（IEA）釋出的一份報告，到2040年，中國煤炭發電量占總發電量的比重将從現在的73%降低至43%，而太陽能占比将從3%上升至12%。
作為全球領先的太陽能整體解決方案提供商，天合光能有限公司（簡稱“天合光能”）創立于1997年，為中國早期登陸美國紐交所上市的太陽能企業之一。截至2016年底，天合光能元件累計總出貨量突破23GW，全球排名第一，占據超過10%的全球市場佔有率。在電池元件的轉化效率上，天合光能連續打破16次世界紀錄，相比于火力發電，天合光能一年可為地球減排二氧化碳2700萬噸，相當于種植約3000萬畝的樹林。公司同時緊跟“一帶一路”步伐，積極加快全球化部署，先後在泰國、馬來西亞、越南進行産能布局。産品覆寫全球70多個國家和地區，公司60%營收來自于海外。
<b>二、光轉化率是光伏企業的生命線</b>
天合光能在生産工藝、資訊化水準和管理模式上曆經20多年的發展，已經處于相對成熟的階段，然而這也意味着單純通過傳統的工藝方法與精益管理手段已經很難大幅度提升電池片A品率（光轉化率>18.8%的高品質電池片占比）- 目前占比為40%左右。同時，A品率也難以維持在一個穩定的狀态，相同的裝置與工藝，在不同的工廠、不同的産線、甚至是在同一産線的不同時間段所産出的成品，其A品率也會存在明顯差異。公司曾做過測算，産線哪怕是一個百分點的效率提升，即可帶來至少數百萬的利潤。高品質電池片A品率穩定在高水準，對利潤非常微薄的光伏行業來講，具有很大的意義。是以，如何在現有工藝水準和生産條件下，實作對産品品質和成本的突破，是天合光能營運團隊的迫切需求。
<b>三、正式踏上工業智能轉型之路</b>
<b>1．</b><b>數字化轉型的“夢之隊”</b>
天合光能制造副總裁華敏洪為工業大資料項目設定了明确的目标：“天合光能期望通過大資料、人工智能技術實作生産過程的數字化和生産管理智能化、透明化，并最終實作用資料驅動生産，在光伏電池片生産A品率的提升上實作突破性的飛躍”。但企業管理層也清楚地意識到，要實作上述目标，必須要從外部引入新鮮的血液，要跳出原有的思維定式，才能實作從0到1的突破。 而為什麼最終選阿裡雲作為合作夥伴？ 看似風馬牛不相及的兩家企業，實則具有很強的互補性。阿裡雲不僅擁有可彈性擴充的海量計算能力和完整的大資料平台，更強在擁有一批行業頂尖的資料科學家，可以幫助天合最大程度發揮積累多年的工業資料的價值。同時，阿裡雲在協鑫光伏（全球最大光伏切片企業）工業大腦項目上所獲得的最佳實踐也堅定了天合光能的合作意願。于是，<b>2017年7月</b>，阿裡雲資料科學家正式入駐天合光能工業大資料項目。項目團隊由天合制造副總裁華敏洪，天合智能制造負責人徐連榮，天合光能全球IT負責人朱加川共同負責，形成由<b>生産部門、資訊化部門與阿裡雲大資料專家</b>組成的三方聯合作戰團隊。
<b>2. </b><b>資料驅動做突破口</b>
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電池片生産屬于典型的流程制造，生産工藝複雜，主要生産環節包括制絨、擴散、後清洗、PECVD、 絲網印刷、燒結、測試。整個流程對溫度、濕度、濃度、壓力、速度、電級、電壓等變化異常敏感。過程貫穿化學腐蝕、充斥着各種化學變化與實體變化，任意一個變量以及變量間關系的微妙變化，都會對生産結果造成很大影響。而大幅度的生産線改造、裝置的更新以及工藝改造意味着巨大的資金投入，同時存在高風險與高不确定性。 是以，天合光能上司層決定從現有的生産資料入手，以資料驅動的方式，通過找出資料背後隐藏的問題，識别不同參數間的關聯性，獲得生産工藝的最優參數，<b>在不對産線做</b><b>“</b><b>大手術“的情況下</b>，有效提升電池片的高品率。
然而，從智慧生産大資料項目啟動以來，問題就接踵而來：
<b>資料品質差</b>：受制于天合實際生産環境中資料擷取手段的局限性，包括傳感器、數字采集硬體子產品、通信協定等多個技術限制，資料采集次元與品質被打了“折扣”。與工業資料的“大”相别，資料的全面性與多樣性更有意義。資料模組化的前提，需要擷取與被分析對象相關的全面參數，而天合産線上關鍵參數的缺失導緻分析過程碎片化，影響資料的深度挖掘與洞察。
<b>離線資料多 </b>- 隻有當資料實時線上，能夠對動态資料進行實時分析，資料才能真正發揮價值。然而天合光能過去生産資料多是離線資料，且資料采集時間次元多是以天、甚至是周來計算，這就導緻所到手的資料 , 例如: 電壓、電流等資料呈現均值化（資料波動的波峰與波谷互相抵消），難以作為診斷依據，無法找出資料背後隐藏的邏輯與問題。（說明: 在後來的隻會生産大資料項目推進過程中，當以秒計來觀察資料的波動時，資料波動則非常明顯）。
<b>缺少多元度資料精準分析能力</b> - 天合光能有一批經驗豐富，在産線上深耕多年的工藝專家，對每一個生産環節、每一個生産參數都有很深的了解。工藝專家在對單個參數或是兩個關聯參數最佳值的判斷上，比如，溫度、壓力、速度等已可以非常精準，然而面對數以千計的生産參數，動辄上百G的資料，要找到其中的關聯性以及因果關系，并精準推薦參最優的參數組合，這遠遠超出了人腦的計算能力。更何況，人的判斷總是帶有片面性和主觀性，僅憑“老師傅”的經驗可能會導緻看似正确的誤判，并錯過發掘隐藏在資料背後的“不可見”問題的機會。
<b>3. 資料先行</b><b>、量力而為</b>
風險控制與成本管理是項目成功的基礎。智能制造大資料項目團隊一開始并沒有大刀闊斧的去做整條産線裝置的改造以及資料全量實時采集，而是以小步推進的方式，從現有離線資料切入。通過收集生産執行系統 （MES）的資料、以及裝置的離線日志，對現有資料次元進行分析。當離線資料不足以支撐大資料分析時，再對關鍵裝置更新改造，以逐漸開放更多真正有價值的資料，補足缺失的資料次元。對于高實時性要求的資料，則通過安裝高精度傳感器以及阿裡雲的一站式資料采集接口進行資料秒級的采集、整合。項目團隊通過這種漸進的方式，最終從産線采集到上千個不同次元的生産參數，為接下來的計算與分析創造了必要條件。
<b>4. </b><b>尋找</b><b>關鍵因子</b><b>、學做減法</b>
并非所有的生産參數都會對生産A品率産生關鍵性影響。對資料做“減法”是項目至關重要的一步。這一過程需要工藝專家與資料科學家的緊密配合。工藝專家需要憑借其工業方面的Know-How對參數進行過濾、篩選、識别。同時，資料科學家借助大資料平台，通過資料模組化，對工藝參數進行量化分析，尋找關鍵因子。雙方經過“經驗”與“算力”的不斷碰撞，最終發現“擴散”與“絲網印刷”是影響A品率穩定性的最為關鍵的兩道工序，項目團隊以此做突破口，把研究聚焦在包括印刷速度、印刷壓力、印刷高度、網間距、冷卻水溫度、流速、風速等關鍵因子上，資料範圍大幅度縮減、研究得以更為精準。
<b>5. 工藝參數優化</b><b>，經驗與“算力”的碰撞</b>
接下來的工作是從所聚焦的關鍵因子中找到最能為生産帶來價值的參數組合。但是哪怕隻有十個參數，也會産生天文數量級的組合方式，是以隻有借助雲計算的超級“算力”才能在短時間内完成如此龐大的計算量。資料科學家通過在算法平台上搭建工藝參數優化模型，分析不同變量間的邏輯關系，模拟推演出多個不同的參數組合。然而哪組才是最優“配方”？ 這時候“老師傅”的經驗很好彌補了資料科學家在工藝知識上的空缺。資料間存在基本的邏輯關系，比如速度越快，壓力就越大，與自然規律、常識相悖的資料，“老師傅”可以憑借經驗并借助DOE（試驗設計）将由資料模型推導出的參數組合做減法，排除不符合生産與工藝邏輯的參數，大幅度減少了後續的工作量與時間成本。
<b>6. 上線測試</b><b>，産線上練兵</b>
由于各自的專業領域不同，工藝專家與資料科學家對資料的了解也會存在差異，在參數選擇上分歧難以避免，是以隻有通過上線實測的方式才能驗證資料的價值。 實測以“小步、快跑、疊代”的方式，項目團隊選中4條産線作為測試線。起初是以小批量進行測試（200片電池片），根據測試結果進行持續調優。随着生産A品率以及生産穩定性的小步提升，測試規模從百片到千片直至上萬片，測試周期也從以小時/天為機關延長到以周為機關。經過幾十次的批量測試以及持續調優，最終才得以發現能夠突破原有生産A品率水準的那一組最優參數組合。
<b>四、工業智能轉型帶來的新收獲</b>
項目從2017年7月啟動以來，團隊曆經5個月的努力，主要取得了四方面的成效：
<b>A品</b><b>率模型數字化 -</b> 生産A品率的實際測試值提升了<b>7%</b>，同時每一批測試結果都維持在相對穩定的狀态。根據項目組測算，基于天合光能全年的産量，一個百分點的A品率提升可帶來至少數百萬的利潤，7%則意味着數千萬的利潤，相當可觀。
<b>生産資料線上化</b> - 目前通過阿裡雲的一站式資料采集接口，已連接配接天合光能超過200+生産裝置，海量資料通過網絡實時上傳至阿裡雲大資料平台進行實時計算。
<b>生産管理透明化</b> - 通過可視化大屏工具，實時展示産量、品質、裝置相關資料，實作生産數字化、管理透明化。
<b>生産預警自動化</b> - 通過對裝置資料及工藝參數的實時監控，結合工藝參數分析模型，實作裝置異常及工藝參數異常的提前預警，實作生産過程的主動管理。
<b>五、新起點、新征程</b>
華敏洪表示，在試驗線上所取得的成果證明利用大資料與人工智能技術對生産工藝的改進是行之有效的。下一階段的目标則是經驗的複制與推廣，縱向與橫向并行，最終将試驗線中的研發成果在大規模生産中精準落地。
<b>縱向</b>：應用人工智能技術到更多的生産工序，實作全産線的數字化與智能化。所覆寫産品也從電池片拓展到包括光伏切片與電池組在内的上下遊産品。 持續深化IT技術與OT技術的融合，疊加更多的新一代數字技術到生産環境中，比如利用AI與圖像識别技術做産品的外觀品質檢測、借助虛拟仿真技術模拟現實的生産環境以及通過Data V（可視化大屏）與BI 優化企業決策。
<b>橫向</b>：能力輸出，實作跨産線以及跨工廠的複制與推廣（項目試點的4條産線位于天合光能的第三電池工廠中的房間，該工廠中的房間共有11條産品線）。産線間、工廠與工廠間的實際生産環境總會存在差異，沒有一個100%标準的“配方“可适配所有生産環境。是以，項目團隊接下來的首要任務是做知識與經驗的沉澱，同時把能力輸出給更多的工藝專家。在阿裡雲資料科學家有限的協助下，工藝專家可獨立調用雲計算、大資料、資料模型等技術，自行對各個生産環節進行診斷與優化。
華總表示，天合光能智能制造轉型已經在進行。目前我們已基本完成了生産過程管理系統化，目前正緻力于通過物聯網、融合邊緣計算和雲計算的 CPS (資訊-實體系統)架構，結合大資料分析，以資料做驅動，實作制造數字化、智能化的更新。天合光能的未來目标則是全面推進智能化、平台化建設，由制造商向整體解決方案提供商轉變，加強物聯網、雲計算、大資料與新能源生産、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網際網路整體解決方案提供商。
<b>六、 複盤-工業智能轉型成功要素</b>
<b>公司頂層驅動</b><b>：</b>縱觀國内外，絕大部分成功的數字化轉型案例都是從上到下（Top Down）推動的，企業的數字化轉型戰略與企業的業務戰略高度一緻。天合光能一把手與管理層的數字上司力以及數字化視野為項目的順利進行掃清了障礙。
<b>轉型路徑明确：</b>項目團隊一上來并沒有大刀闊斧的做産線的智能化改造，而是基于現有能力與資料，采用點、線、面的方式逐漸推進。首先是單點突破（從生産環節中的痛點作為切入口），其次是局部複制（經驗向全生産過程以及産品線延伸），最後是全局推廣（能力輸出到全球所有的工廠），同時采用快速上線、小步試錯、技術疊代的方式，最大程度降低轉型的風險與不确定性。
<b>平台化、創客化組織形式</b>：天合光能是由小到幾十人，大到上千人的30多個創業團隊組成。創團業務橫跨研發、生産、供應鍊、銷售、服務等環節，自主經營，獨立核算。這種新型的組織形式, 團隊協同效率最高，對戰機的把握更加敏銳，調整方向更加快捷，同時也可以最大程度激發團隊成員的創新潛能。
<b>工藝與資料的交彙、融合：</b>工藝專家與資料科學家之間絕不是患者與醫生的關系，而更像是“人”字的結構，互相支撐。因為發揮大資料威力的重點是圍繞業務場景，而隻有業務部門才能提出具體的業務需求。工藝專家和資料科學家從對彼此領域的陌生、到互相博弈、到互為導師、再到腦力的碰撞，很好的诠釋了大資料創新的孵化過程。
阿裡雲在包括天合光能、中策橡膠、協鑫光伏、恒逸石化等衆多工業大資料項目中，證明了<b>工業智能的可複用、可沉澱、可逆向破解資料的能力</b>。可以預見，随着“工業智能“的潛能加速釋放，其必将成為制造企業轉型更新的新一代發動機與創新源泉。
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<b>鳴謝</b>
天合光智能制造副總裁華敏洪
天合光能全球IT總監朱加川
天合光能IT經理 顧志峰
天合光能電池生産廠長 張燕飛
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