本文作者为：阿里云研究中心刘云璐
对话苏州协鑫IT总经理周小栋
协鑫光伏坐落在环境优美的苏州工业园区，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。
然而，阿里云研究院刘云璐从与协鑫光伏负责人的交谈中，感受更多的是踏实，谦逊和危机感，丝毫感觉不到身为行业领导者的优越感。如何提高效率，提升产品品质始终是他们放在肩上的责任，虽然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，但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，将大数据分析引入到制造革命中。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。
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，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。
具体包括：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，小目标并不遥远。
背后的技术框架
协鑫光伏整体技术框架可以分为三大部分，车间源数据，大数据存储分析区，以及业务区，具体包括以下几方面：
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。
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。
生产过程监控报警
生产过程数据流式上传，通过流计算实时监控。并基于监控模型，实现异常情况报警。
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。
（此图片经特殊处理）
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。
大屏看板
设计实施每车间及事业部级的大屏看板，如下图所示为大屏看板的示意。
（此图片经特殊处理）
BI分析
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，如下图所示为BI分析示意图。
（此图片经特殊处理）
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。
追求卓越，超越自我，中国制造业在互联网、新技术的驱动下，已经开启了崭新的一章。
写在最后：
在3月29日的云栖大会深圳峰会上，云栖联盟和第一财经联合发布2016云栖奖名单，评选出九大“新技术时代影响中国的决策者”。九位获奖者如何将云计算与各行各业深度融合，推动产业的深层变革？为此，我们分别采访了他们，希望展示出深耕DT时代的丰富图景。
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