矩控新辰——BIPV柔性生产线边缘计算解决方案

在全球气候变暖、生态环境危机的压力下，世界各国均逐步制定了可再生能源发展目标，共同应对全球气候变化，太阳能光伏发电作为未来可再生能源发展的主力，为BIPV（光伏建筑一体化）提供了巨大的发展机遇与空间。在我国碳排放“3060”的目标和巨大的建筑体量的催化下，预计未来我国BIPV行业将呈快速增长态势。

BIPV的生产多为单机设备，在生产过程中，对于生产效率、产品质量和制造成本三要素的控制起着至关重要的作用，而产品的质量和生产控制始终处于主导地位，必须实现设备的自动化智能化，生产数据的透明化、可追溯性，完成设备状态、生产数据、生产工艺的实时监控。

一、核心诉求

建立产线自动化智能化、生产监控与预警、质量分析、质量追溯等模型，增加工艺参数优化、设备健康评估、数据透明化等功能模块。

目前痛点   

痛点一：产线自动化低

痛点二: 生产中缺乏车间实时状态监控及订单数据无法实时监控

痛点三: 生产工艺无法做到智能管理

二、解决方案

建立产线自动化智能化解决六大难题

01 流程再造

解决课题——在当前光伏玻璃制造的基础上，如何结合自动化设备和数字化手断进行增能提效；

推荐决策——1、设备管理 2、质量管理 3、物流仿真 4、andon系统 5、边缘计算；

创新点——全方位的业务流程再造，覆盖生产管理全场景，实现设备资产全生命周期数字化管理和生产现场全流程智能管理。

02 数据治理

解决课题——生产现场的数据分散在各自设备PLC或底层服务器，如何将数据采集并实现统一规范的管理；

推荐决策——1、数据采集 2、数据服务器方案 3、数据监控管理 4、数据标准；

创新点——建立标准统一、集中互用的数据平台，实现制造过程数据全面采集，设备联网率≥99%。

03 全面可视

解决课题——如何基于工业机理、数学模型实现生产数据的决策转化；

推荐决策——1、产线设备健康预测分析 2、光伏玻璃质量分析及追溯；

创新点——建立算法模型，基于大数据实现设备故障、质量参数的预测性分析和健康诊断。

04 智能决策

解决课题——如何将专业知识、专家经验进行系统智能的转化；

推荐决策——1、异常追因溯源 2、设备维保自动派单 3、故障解决方案推送 4、备件库存预警；

创新点——基于指标库、决策库、模型库、知识库追因溯源，深度挖掘数据价值，实现数据驱动，智能决策。

05 大数据分析

解决课题——如何基于工业机理、数学模型实现生产数据的决策转化；

推荐决策——1、产线设备健康预测分析 2、光伏玻璃质量分析及追溯；

创新点——建立算法模型，基于大数据实现设备故障、质量参数的预测性分析和健康诊断。

06 创新赋能

解决课题——智能制造技术发展迅速，如何结合这些技术实现创新的应用场景，赋能制造；

推荐决策——1、5G+TSN/WIFI6 2、数字孪生；

创新点——5G技术、设备三维动态监控等前沿技术的试点应用。