一、企業簡介

    協鑫集成科技股份有限公司致力于成為全球領先的綜合能源系統集成服務商，提供優質的清潔能源一站式服務。公司目前業務主要覆蓋光伏高效電池、差異化組件、電站EPC、儲能系統集成等相關產品的研發、設計、生產、銷售及其一站式服務。公司堅持科技引領、創新驅動的理念，持續采取優質、高效及差異化產品技術路線；依托協鑫的全球品牌影響力，積極開拓全球市場，實現公司的長期可持續發展。

    協鑫集成目前業務遍布全球，擁有中國張家港、句容、徐州、阜寧、金寨、馬鞍山以及海外越南共7個電池組件生產基地，組件產能超過7GW，電池產能超過4GW，作為世界級的晶體硅光伏組件制造商，GCL提供在全球市場各種應用環境下的高質量系列產品，包括標準的60/72片高效鑄錠單晶組件，高效單、多晶組件等系列產品，并能滿足客戶定制化需求，所有產品均經過最嚴格的質量檢查及測試認證。被彭博社評為全球一級組件供應商，連續三年全球排名前10位。

圖1 協鑫集成科技股份有限公司

二、企業在智能制造方面的現狀

    協鑫集成已實施的信息化系統有：MES、ERP、WMS、PDM、APS、CRM、SRM、EBS、BI，從研發設計、生產制造到銷售管理已實現全流程的信息系統支持，并且協鑫集成在光伏行業率先導入了阿里云大數據以及智能制造系統，目前擁有4個智能車間，通過工業大數據智慧大腦和定制開發的工廠自動控制系統，實現AGV自動調度上料，自動傳遞組件ID，自動焊接、自動裝框、自動分檔等一系列智能化生產過程。

    隨著協鑫集成對智能制造的重視和不斷投入，目前協鑫集成新建造的組件工廠或車間已是高度自動化和智能化的工廠，MES系統也升級到更加智能化的ACS-MES系統，人力成本節省非常可觀，以往的普通工廠一條生產線白夜加起需要56位員工，而現在智能工廠一條生產線只需12位員工，節省了44位。以一個車間3條生產線計算，每年節省的人力成本超過千萬元以上。

圖2 智能車間參觀通道

圖3 AGV自動調度上料

圖4 工業機器人應用

    協鑫集成智能制造的ET大腦，是業界首個光伏組件制造智能平臺，通過大數據智能平臺，徹底改變了傳統生產模式。通過大數據智能平臺可以進行生產前預測、生產中監控、生產后分析的全程閉環支撐。引入大數據智能平臺后，組件的命中率（命中率=符合客戶需求產品/全部產品*100%）提升約4%，每年經濟價值超1億元。

圖5 協鑫集成工業智能大腦運營管理平臺

圖6 作戰室

三、參評智能制造項目詳細情況介紹

    1.項目背景介紹

    2017年1月25日，協鑫集成召開的第四屆董事會第五次會議審議通過了《關于打造雙主營業務協同發展戰略規劃的議案》，議案中強調了建設大數據云平臺，促進光伏及動力電池業務發展。當今“大數據”已經不僅在于數據規模的定義，它更代表著信息技術發展進入了一個新的時代，代表著爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難，也代表著大數據分析和應用所帶來的新的技術創新和新的發展機遇。

    協鑫集成當前遇到組件命中率低、生產投料決策效率低、生產異常處理慢等業務痛點，亟需建立起一個面向生產制造、管理和服務的工業大數據平臺，同時以命中率提升為起點，通過連接人、設備，加強數據洞察和數據驅動決策，構建快速業務相應能力，全面加速企業的數字化轉型。

    2.項目實施與應用情況詳細介紹

    1)大數據的技術選型

    協鑫集成大數據團隊通過大量的技術調研，參考市場上其他行業的大數據發展情況，根據組件制造企業自身數據特點，提出了協鑫大數據智能平臺的能力架構。智能平臺須具備從多數據源獲取數據的能力，圍繞人機料法環的數據存儲和處理能力，數據資產管理能力，快速應用及開發能力，以及在此平臺之上，具備快速的數據可視化功能，多維分析功能以及機器學習算法開發能力，最終支撐整個協鑫集成的業務提升，包括工藝創新、流程優化、智能生產、信息化改造等。

圖7 協鑫大數據智能平臺架構

    2)項目實施計劃

    項目歷時一年多時間，主要分成5個階段：

    第一階段是POC驗證，協鑫集成提供生產相關數據給到阿里云的算法科學家做POC，POC的結果證明了該項目的可行性；

    第二階段是數據上云，將生產數據、工藝數據、質量數據、設備數據、環境數據、人員數據等上傳云端；

    第三階段是數據清洗和建模，上傳的海量異構數據，包含建立分析模型所需的眾多有用信息，但同時也包含大量不相關數據和噪聲，需要經過清洗后方可進行算法建模分析；

    第四階段是應用功能開發，大數據算法建模分析的結果需要通過具體的應用功能展示給到用戶，以便于不同的用戶進行使用；

    第五階段是算法及應用功能的優化，在實際使用過程檢驗算法的準確性和應用功能完善度，并據此對算法和應用功能進行優化完善。

圖8 項目實施計劃

    3)大數據平臺功能

    當前階段完成的應用功能模塊覆蓋了物料、采購、庫存、計劃、制程控制等生產過程，同時，對財務、人力等相關職能部門同樣起到支撐作用，并為管理提供有力抓手。

圖9 大數據平臺應用功能架構

    3.效益分析

    1)經濟效益

    在訂單需求確定情況下，按照大數據物料搭配組合推薦進行投產，大數據實時監控制程情況，及時修正物料搭配和制程參數，組件命中率比現狀提升4%。工廠年產能為2.5GW，命中率每提升1%，相當于增加25MW的有效產出，以當前的組件制造成本計算，命中率提升4%的每年經濟價值超1億元人民幣。

    2)工作效率提升效益

    大數據的應用功能模塊覆蓋了物料、采購、庫存、計劃、制程控制等生產過程工作需求，物料需求及物料投產搭配通過云端智能算法快速計算并獲取，對比人工效率提升約50%以上。

    3)異常處理效率效益

    通過大數據實時監控測試數據，異常及時預警，幫助制程人員快速定位，縮小異常影響范圍和異常處理時間，對比人工監控測試制程異常處理效率提升約25%。

    4)政府項目申報效益

    通過了江蘇省的省級智能示范工廠項目和“企業上云”等項目，獲得了良好的聲譽和資金支持，在組件行業起到龍頭示范效應。