【云栖号案例 | 制造】协鑫光伏上云 为提供企业稳定高效的大数据存储、分析能力

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
云服务器ECS,u1 2核4GB 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 企业希望在算法模型、监控报警、BI展现有突破。上云后保障全量数据批量上云、对全量参数的分析提出待分析的参数、实现异常情况报警及良品率的预测。

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公司简介

我们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。企业风格踏实、谦逊,如何提高效率,提升产品品质始终是我们放在肩上的责任。通过多年对生产流程的优化,我们公司的生产效率和产品品质始终保持着行业领先,然而,我们渐渐感到以传统的方法,优化的空间越来越小。对于我们公司来说,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。我们公司苏州分公司总经理曾表示:“未来苏州协鑫的继续突破还是要靠新技术和新产品。”

项目背景

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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,这让我们看到了新的契机,2016年我们公司正式与阿里云合作,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,对我们公司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,就可以对我们公司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我们公司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,我们公司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。

解决方案

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  • 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。

  • 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(图片数据经特殊处理)。

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  • 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。

上云价值

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。我们公司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。我们公司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。

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