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工艺优化系统(光伏)
AI工艺参数自动优化下发
减少对人工调参的依赖
提升工艺稳定性
工艺优化系统(光伏)
AI工艺优化系统,应用于光伏电池片硼扩环节,能够有效解决硼扩过程中的工艺参数复杂人工调参工作量大、缺乏有效监测设备停机风险高、数据收集困难无法深度挖掘数据价值等问题。系统以数据为基础、以AI模型为手段,帮助用户及时发现设备异常,自动对工艺参数进行优化,自动分析数据形成报告,有效减少工艺人员工作量,提高工艺稳定性,提高产品的良率。
产品优势
统一平台管理
借助统一的平台对硼扩工艺的各类参数、设备信息、工艺数据等进行统一管理, 数据、信息保持统一性,方便后续的管理与应用
1/4
预警分析能力
¡硼扩的影响因子较多,泵速、内外耦温度、功率、气体流量偏差、压力等问题导致整管硅片方阻异常,需要能够提供缺陷分析、预警预测能力,及时发现异常尽快应对处理
2/4
配方参数自动优化
硼扩工艺中,不同配方参数的组合会产生不同的方阻结果值,利用机器学习能够将众多的影响因子进行分类、权重设置,实现工艺参数智能、自动优化
3/4
数据比对分析
能够对不同炉管、同一炉管各批次数据进行比对分析,发现异常影响因素,从而从中寻找最佳配方
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核心功能
预测性维护
1/4
对设备数据进行特征甄别、逻辑监测和模型匹配,异常时进行预警
工艺参数调优
2/4
通过大模型分析关键因子,预测下一炉产品最佳配方参数进行推送
专家处分分析
3/4
根据异常信息,进行三级专家诊断,提供在线问答,解决基础问题
维保闭环管理
4/4
根据异常匹配对应处方,完成异常维保闭环
应用场景
01
硼扩加工过程
硼扩加工过程
AI赋能光伏行业,实现设备异常与故障预警、工艺自动优化,提升高温工艺和设备的稳定性
客户价值
减少工艺人员
有效减少产线对基础工艺工程师的依赖,有效提升工艺优化效率,据统计可以减少1~2人/6GW
1/4
提高良品率
AI工艺参数自动调优,促进工艺改良,提高产品方阻系数稳定性每天减少1200废片/6GW
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提高设备OEE
通过设备预测性维护,减少设备异常停机次数,设备OEE可以提升2.7%
3/4
提高车间管理透明度
通过对设备状态监测,能够提高对车间设备管理的透明度,提高车间管理水平
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