一、企业简介

       通威太阳能深度切入太阳能发电核心产品的研发、制造和推广，是全球领先的晶硅电池生产企业。经过 10 年的跨越式发展，公司实现了从“跟跑”“并跑”到“领跑”，连续 10 年重大安全零事故、重大环保零事故。截至目前，通威太阳能已拥有成都公司、眉山公司、金堂公司、通合公司及彭山公司，在职员工近 2万人，电池年产能 95GW，2023 年实现营业收入 520 亿元。同时，公司已连续 7 年成为电池出货量全球第一（光伏产业权威分析机构 PV InfoLink 统计）企业，也是行业首家电池出货量超过 100GW的企业。目前，通威品牌价值突破 2000 亿元，荣列亚洲品牌 500强，位列光伏行业第一，也是《财富》世界 500 强，为全球光伏行业首家世界 500 强企业。

       通威太阳能始终瞄准“双碳”目标，着眼于可持续性发展，坚定不移地走创新发展道路和绿色发展之路，在太阳能电池片技术创新和减少碳排放等方面做出了积极贡献。在“双碳”目标引领下,通威太阳能将继续勇担使命,积极应对挑战,主动拥抱未来，为国家双碳目标实现和全球绿色综合治理贡献通威力量。

二、企业在智能制造方面的现状

       通威太阳能的智能制造架构主要包括设备仪器接入层（感知层）、基础设施层（基础工业网络、服务器、交换机等）、工业平台层、应用服务层4层架构。设备仪器接入层，采用统一的OPC UA、SECS/GEM、PLC直连方式进行生产设备（工艺设备、自动化设备）接入，物流设备、IGV、仪器仪表采用TCP/IP等方式接入。基础设施层包括安全的工业网络（5G和工业WLAN）、集群式服务器等，在保障高效数据交互的同时，采用态势感知、主动防御、网络隔离等方式确保生产网络的安全，信息保密。工业平台层主要包括数据采集平台、数据存储平台、数据管理平台，实现数据全生命周期管理和数据保护，以及数据应用的元数据清洗、计算、以及数据建模和机器学习。应用服务层通过各系统业务融合实现各部门高效业务支撑，系统应用包括WMS、ERP、MES、ADC（自动缺陷检测）、SPC（统计制程管控）、AMS（预警管理系统）、PMS（设备维保系统）、FMB（工厂监控系统）、report报表系统、TMS运输管理系统、EMS能源管理系统等。
       目前通威太阳能在生产制造环节采用领先的MOM理念和MOM系统设计，实现从决策层、运营管理层、制造执行层的业务贯通，通过底层设备数据、工艺数据、质量数据、能源数据的采集，支撑生产管理、设备管理、工艺管理、质量管理、能耗管理、成本管理，支撑生产制造端各部门高效运转，业务模式由人员经验判断转变为数据分析决策，实现工厂流程化、精益化、智能化、可视化管理，提升作业效率、提升产品良率、增加企业效益，增强企业竞争力。
三、参评智能制造项目详细情况介绍

1. 项目背景介绍

       太阳能电池片制造是整个光伏产业链中最为关键的环节，这个阶段直接决定了最终用于发电组件的光电转换效率、良率等指标，在电池片生产环节存在大量信息化和智能化的应用提效空间。

       以但车间为例，每天可产出420万片的厚度在150um以内的太阳能电池片，产生并存储了海量的制程数据，又因为电池片厚度太薄无法刻码追溯，存在产品异常难以溯源定位、制程数据无法串联分析、生产信息对外不透明等问题。

       着眼未来新技术发展，参照灯塔工厂的建设理念，提出了通威太阳能智能工厂的建设要求。在标准化、集团化、平台化的基础上，利用IOT技术实现设备全域互联，围绕集控运营体系落地，采用数字孪生、知识图谱、分析建模、大数据等技术手段驱动工艺创新与生产降耗，提升人效，支撑工厂卓越运营。

2. 项目实施与应用情况详细介绍

       项目实施以设备网连化和单片追溯为技术基础，支撑生产计划、能耗管理、工艺管理、设备管理、质量管理、追溯管理、AI工业应用等场景，实现人效提升、良率提升、OEE提升、无纸化、精益化、集控化的管理目标。

       2.1车间动态智能排产

       本项目建立车间智能排产（APS）系统，以知识图谱为核心，结合调度机理建模和寻优算法等先进技术，能够实现在多约束和动态扰动条件下的车间排产优化，充分利用数字化手段解决原材料以及各种产品销售需求端与后端供应连接的诸多问题，实现了平衡生产计划、降低生产风险、提高排程精准度和生产效率进一步提高生产效率和降低成本。
       2.2基于数据高阶分析的能耗管理

       通威太阳能通过能源平衡系统及系统优化，实现能源介质的集中监控和管理，构建一套集能源管理、生产过程监控和应急处置为一体的，以计算机网络技术为基础的，融合机理分析、大数据分析等技术的管控一体化系统，包含“能源数据采集──过程调度监控──在线管理分析─能效评估─能源平衡及优化调度”。

       改善能源数据手动采集、人眼观测、手动录入的现象，解决产品成本中能耗成本比例不清，能耗对生产经营决策比重不清问题，企业能耗异常管控不及时等问题。
       2.3设备工艺参数动态优化

       通过对印刷工序后AOI产品正背面检测及电性能EL、PL检测，进行产品不良分析，根据不良集中性分布，MES系统追溯出最优良率炉管和最优产品效率炉管，确定最优炉管后，追溯分析出该炉管的工艺参数配置。另一方面，MES系统追溯出不良品较多的炉管，针对该炉管进行在线系统分析，并与对应工序设备最优炉管进行对比分析，动态引入匹配最优产品良率和产品效率的工艺参数进行设备参数优化，并持续将印刷工序后AOI产品正背面检测及电性能EL、PL检测数据进行跟踪反馈进行持续动态优化，以提升需要优化炉管的效率。
       2.4质量AI应用革新质检模式

       通过ADC AI模型，对产品不良图片进行深度学习，充分理解产品不良定义，使得ADC AI系统掌握产品特性和良品识别机理；AI系统训图完毕后，对EL检测出不良产品在进行替代人工进行AI自动复判，如果产品为良品则进行升级，如果产品经ADC AI确认仍未不良品，则确认进行降级处理，以免不良品流出。通过ADC AI系统的应用，替代了人工作业，提升了判图效率，且不受工作时间限制，并提高了判图准确性，避免了人为判图经验不同带来的误差。通过AI判图识别出EL过判，提升了A级品率，同时AI准确性、统一性更高于人工，避免了不良品流出和降级品混入A级产品，保障了公司效益的同时，优化了产品品质管理。
       2.5单片追溯实现精准分析

       太阳能电池片是由硅片通过表面制绒-扩散形成PN结-PECVD镀膜-银铝印刷后形成。作为核心基础元件，硅片的内部缺陷和杂质会直接影响太阳能电池的效率和稳定性，外观缺陷和表面质量对太阳能电池片电性能效率产生重要影响。太阳能电池片片级精准追溯就是从硅片投入到电池片产出进行全工序流程设备、载具、配方参数等各个环节要素进行正反向追溯，实现全流程质量管理，异常定位，辅助改善，同时通过多种追溯场景应用提升和改善工艺水平，设备水平，提升产率良率和产品电性能效率。

       太阳能电池片片级追溯基于RFID技术和虚拟ID算法，通过采集硅片在设备中的上下料位置、时间、顺序、路径、光栅信号、传感器数据等实现电池片片级流程追踪，以此为基础进行应用场景开始，实现不良追溯、效率追溯、档位追溯、最优参数追溯等应用。
       2.6智能生产配送系统

       公司建立高效AGV系统进行各个工序进行上料配送和下料搬运。配送系统总体上采用工序需求拉动式配送，以MES工单管理、AGV任务管理为核心，通过自动化设备、EAP平台、MES、MCS任务调度系统、RCS小车调度系统进行实时数据交互，实现物料精准配送和Qtime管理，支撑各工序高效生产。

       所有工序段（原料仓到制绒工序、制绒工序到丝网工序、分选工序到成品仓）均采用潜伏式小车加定制货架方式实现各工序之间产品搬运工作。各工序之间设定制货架用于缓存各工序在制品。MCS任务调度系统，RCS小车调度系统实现无人化、智能化物流运转。
3. 效益分析

       通过智能制造场景建设与应用，排产自动化、数据多维度分析、多场景人工替代

       目前公司单线节拍控制在0.8秒以内，单车间日产能420万片晶硅电池片，在生产、质检、运输环节已实现智能化运转，与传统太阳能片生产线相比，我们的生产用工减少约62%，能源消耗降低约30%，生产效率提升约161%，在降低能耗的同时进一步降本增效。极大提高企业运营效率，为企业经济效益的快速增长提供了强有力支撑。