矩控新辰——BIPV柔性生產(chǎn)線邊緣計(jì)算解決方案

在全球氣候變暖、生態(tài)環(huán)境危機(jī)的壓力下，世界各國(guó)均逐步制定了可再生能源發(fā)展目標(biāo)，共同應(yīng)對(duì)全球氣候變化，太陽(yáng)能光伏發(fā)電作為未來(lái)可再生能源發(fā)展的主力，為BIPV（光伏建筑一體化）提供了巨大的發(fā)展機(jī)遇與空間。在我國(guó)碳排放“3060”的目標(biāo)和巨大的建筑體量的催化下，預(yù)計(jì)未來(lái)我國(guó)BIPV行業(yè)將呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

BIPV的生產(chǎn)多為單機(jī)設(shè)備，在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)于生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和制造成本三要素的控制起著至關(guān)重要的作用，而產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)控制始終處于主導(dǎo)地位，必須實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自動(dòng)化智能化，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的透明化、可追溯性，完成設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

一、核心訴求

建立產(chǎn)線自動(dòng)化智能化、生產(chǎn)監(jiān)控與預(yù)警、質(zhì)量分析、質(zhì)量追溯等模型，增加工藝參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備健康評(píng)估、數(shù)據(jù)透明化等功能模塊。

目前痛點(diǎn)   

痛點(diǎn)一：產(chǎn)線自動(dòng)化低

痛點(diǎn)二: 生產(chǎn)中缺乏車(chē)間實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控及訂單數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控

痛點(diǎn)三: 生產(chǎn)工藝無(wú)法做到智能管理

二、解決方案

建立產(chǎn)線自動(dòng)化智能化解決六大難題

01 流程再造

解決課題——在當(dāng)前光伏玻璃制造的基礎(chǔ)上，如何結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備和數(shù)字化手?jǐn)噙M(jìn)行增能提效；

推薦決策——1、設(shè)備管理 2、質(zhì)量管理 3、物流仿真 4、andon系統(tǒng) 5、邊緣計(jì)算；

創(chuàng)新點(diǎn)——全方位的業(yè)務(wù)流程再造，覆蓋生產(chǎn)管理全場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)設(shè)備資產(chǎn)全生命周期數(shù)字化管理和生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)全流程智能管理。

02 數(shù)據(jù)治理

解決課題——生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)分散在各自設(shè)備PLC或底層服務(wù)器，如何將數(shù)據(jù)采集并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一規(guī)范的管理；

推薦決策——1、數(shù)據(jù)采集 2、數(shù)據(jù)服務(wù)器方案 3、數(shù)據(jù)監(jiān)控管理 4、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；

創(chuàng)新點(diǎn)——建立標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、集中互用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)制造過(guò)程數(shù)據(jù)全面采集，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率≥99%。

03 全面可視

解決課題——如何基于工業(yè)機(jī)理、數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的決策轉(zhuǎn)化；

推薦決策——1、產(chǎn)線設(shè)備健康預(yù)測(cè)分析 2、光伏玻璃質(zhì)量分析及追溯；

創(chuàng)新點(diǎn)——建立算法模型，基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障、質(zhì)量參數(shù)的預(yù)測(cè)性分析和健康診斷。

04 智能決策

解決課題——如何將專(zhuān)業(yè)知識(shí)、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)智能的轉(zhuǎn)化；

推薦決策——1、異常追因溯源 2、設(shè)備維保自動(dòng)派單 3、故障解決方案推送 4、備件庫(kù)存預(yù)警；

創(chuàng)新點(diǎn)——基于指標(biāo)庫(kù)、決策庫(kù)、模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)追因溯源，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，智能決策。

05 大數(shù)據(jù)分析

解決課題——如何基于工業(yè)機(jī)理、數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的決策轉(zhuǎn)化；

推薦決策——1、產(chǎn)線設(shè)備健康預(yù)測(cè)分析 2、光伏玻璃質(zhì)量分析及追溯；

創(chuàng)新點(diǎn)——建立算法模型，基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障、質(zhì)量參數(shù)的預(yù)測(cè)性分析和健康診斷。

06 創(chuàng)新賦能

解決課題——智能制造技術(shù)發(fā)展迅速，如何結(jié)合這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的應(yīng)用場(chǎng)景，賦能制造；

推薦決策——1、5G+TSN/WIFI6 2、數(shù)字孿生；

創(chuàng)新點(diǎn)——5G技術(shù)、設(shè)備三維動(dòng)態(tài)監(jiān)控等前沿技術(shù)的試點(diǎn)應(yīng)用。