新能源在生産和生活過程當中，在扮演着越來越重要的角色。矽片生産行 業，作為新能源産業重要組成部分的，産能規模迅速擴張，同時也存在大 量的工藝參數優化、故障診斷、效益提升等全方位的優化需求。
矽片生産過程中核心是切片和檢驗，和矽片生産直接相關的資料和系統主 要包括：切片機有上千個參數可以通過PLC采集。分選機（檢驗）有上百 個檢測參數可以采集。MES系統按生産批次将切片機和分選機對應起 來，同時包括來料檢測、工藝參數、工作排程等資料，連同環境等資料一 起儲存在DCS系統中。
如何通過有效的技術手段采集、彙聚生産過程中産生的各類資料，并基于 資料分析方法，定位異常、推介優化參數、提升良品率，是行業迫切需要 解決的問題。
行業解決方案整體概述
阿裡雲将工業大腦應用于太陽能矽片生産制造領域，監控切片生産參數曲 線，推薦最優參數，提升良品率；同時，通過算法工具，分析造成次品率 的關鍵因素，對供應商和原料品質進行推薦，切實提升企業矽片生産效 率，同時結合圖像質檢等智能應用，向矽片生産企業輸出直接經濟效益。
組建工藝參數推薦解決方案
方案内容
光伏太陽能矽片生産過程工藝參數的設定，通常依賴于工藝技術部專家的 經驗及單變量實驗測試的結果表現。
阿裡雲工業大腦，基于矽片生産過程海量曆史資料，深度挖掘和學習資料 關聯關系，找出潛在知識和規律；結合專家經驗、工藝參數設定資訊、工 藝參數實際表現及批次分選結果，進行多變量綜合分析、模組化，推薦一組 最佳的工藝參數，有效提升企業經濟效益。
架構特點
資料預處理：結合專家經驗與資料預處理技術篩選出關鍵可調參數；
資料模組化及優化參數推薦：通過參數重要性排序、潛在類别分析等算法分 析過程，實作目前工況條件下的最優參數推薦；
核心價值
通過對太陽能矽片制造流程進行最優參數推薦，提升了切片良品率，進而 顯著減少太陽能矽片産品次品率，每年可直接産生客觀的經濟價值。
切片工藝優化解決方案
方案描述
切片是矽片生産過程中的核心，然而切片機監控、報警參數數量過多，誤 報較為嚴重，造成裝置管理人員不能有效的利用報警資訊，影響裝置異常 處理效率。同時恒定門檻值的監控，對機器的勞損、工藝參數的調整過于敏 感或過于遲鈍，不能及時、準确的發現異常。是以矽片生産企業存在強烈 的切片機異常分析和工藝優化需求。
阿裡雲工業大腦通過機器學習算法，對全量監控、報警參數、分選結果進 行資料挖掘，并結合專家經驗篩選出最重要的監控、報警參數，以建立智 能監控預警系統，幫助裝置管理人員提升切片機裝置異常處理效率。同時 結合工藝技術部專家要求、工藝參數設定資訊、工藝參數實際表現及批次 分選結果，進行多變量綜合分析、模組化，推薦一組最佳的工藝參數。
關鍵參數篩選：全面采集切片相關工藝、裝置運作資料，結合專家經驗與 資料預處理技術篩選出關鍵影響參數；分析定位HCT和MB關鍵參數及權 重，為異常辨識及根原因分析提供資料基礎。
标準參數曲線：通過機器學習算法及統計過程控制方法論，對标準切割過 程模組化，實作良品的标準參數曲線模型，以建立智能監控預警系統。
工藝參數尋優：結合工藝參數設定值與實際表現及批次分選結果，進行多 變量綜合分析、模組化，推薦一組最佳的工藝參數。
将阿裡雲工業大腦應用于太陽能矽片生産制造領域，監控切片生産參數曲 線，推薦最優參數，提升良品率，分析造成次品率的關鍵因素，對供應商 和原料品質進行推薦。
通過對太陽能矽片制造流程進行最優參數推薦，可有效提升切片良品率， 進而大大減少太陽能矽片産品次品率。
客戶案例
協鑫是中國排名第一、全球排名第三的新能源企業 ，光伏材料、矽材料全 球規模第一、市場占有率第一 。協鑫光伏太陽能矽片生産過程的切片次品 率過高，導緻生産效率低，生産成本高。傳統的矽片切片工藝一直無法得 到有效突破。切片工藝過程對人為經驗依賴較大。
基于工業大腦，通過對太陽能矽片制造流程進行最優參數推薦，提升了 1%的切片良品率，進而大大減少太陽能矽片産品次品率，每年可節約數 千萬元。
電池片絲網印刷關鍵因素分析解決方案
全面采集電池片絲網印刷産線MES、SPC、功率測試儀以及裝置運作數 據，通過資料預處理技術以及參數相關性分析、決策樹、随機森林等機器 學習方法。實作私網印刷裝置參數優化提升A品比例以及為燒結 爐精準保 養提供準确的基礎資料支援。
裝置參數優化：
通過關聯因素識别、多元參數分析等算法模型，提供絲網 間距、印刷速度、下壓壓力等關鍵 裝置參數的定位及尋優，可有效提高A 品比例；
燒結爐精準保養：
基于MES、SPC等資料資訊，準确定位目前燒結爐參 數偏差資訊，為精準保養提供可靠的基礎資料支援。
提供面向電池片絲網印刷生産的全面的資料內建能力，支援多元資料分 析，對裝置功率、A品比例的關鍵工藝 參數進行定位和優化值推薦，顯著 提升産線A品比例。
為關鍵裝置燒結爐的精確定養提供有效的基礎資料支援，精準定位保養内 容，確定效果。
光伏表面瑕疵檢測解決方案
模拟人類質檢員，首先收集帶有産品缺陷的足量圖檔，上傳到算法伺服器 中，通過訓練讓模型擁有識别缺陷特征的能力，并能夠在新的産品上判斷 并定位到缺陷。再将模型本地化部署到客戶伺服器上，通過對模型的調 用，可以對産線側EL質檢裝置産生的圖像進行檢測。
通過客戶收集的缺陷産品圖檔，訓練出能夠檢測産品缺陷的模型。本地化 部署後，可供産線調用，實作ai質檢。程式簡單，易于操作。
降低人力成本：質檢素來占用較多的人力，質檢人員需要通過EL檢測設 備用肉眼尋找瑕疵判定産品等級，耗費較多的人力成本。使用ai圖像質 檢，可大大降低人力成本。
提高效率：人力質檢辨認每張EL照片一般耗時在2秒以上，遇到難以判斷 的圖檔，甚至要花上更長時間。使用ai圖像質檢，實作了缺陷的毫秒級判 定，可以提高檢測效率。
效果穩定：人力質檢存在疲勞期，在人眼疲勞的情況下，可能導緻檢測效 果不佳。ai圖像質檢準确度可達到97%，效果穩定。
浙江正泰新能源在面對光伏行業的困局時，希望通過利用AI圖像技術，在 素來由占用人工較多的質檢環節，實作在降本增效的同時，提升産品出廠 合格率。
基于光伏的産品特點，阿裡雲利用ai圖像技術提供上述解決方案。目前正 泰新能源與阿裡雲工業大腦合作的AI質檢已投入到産線，穩定運作至今， 使得産線準确率穩定且高于人工，速度是人工的2倍以上，精細度是人工 的5倍以上。