光伏/半导体
光伏行业作为绿色能源产业之一，近年来在“双碳”背景下得到了快速发展。但由于硅晶原材料价格不稳定，导致光伏企业持续高成本运转，进一步降本增效成为光伏行业发展的必然选择。光伏企业不仅需要关注设备环节的能效发挥，更要考虑到非硬件环节的成本节约。因此，数字化转型、智能化升级成为光伏企业发展的必经之路，将助力其提升生产效率、产品品质和市场竞争力，实现全生命周期的可持续发展。
管理难点
光伏行业以硅为主线，上中下游包括硅料、硅片、 电池、组件、电站等23个环节，既包含了流程行业的工艺（投料，拉晶等），也包含了离散行业的工艺（对毛棒的机加、光伏组件的组立等），是典型的混合型行业。光伏产品制造过程复杂，生产环节多、质量要求高，生产制造面临着不少管理难点：
- 生产计划难以准确制定，难以及时响应市场需求
- 不同批次多晶硅纯度不一、电池片加工质量稳定性难保障
- 硅片、电池片生产涉及的工序多、工艺杂，生产过程难追溯
- 对设备依赖性高，进而对设备保养、维修、辅材及数据的管控要求高
- 生产过程中的数据采集和分析困难、反馈不及时
- 投炉、切方、检片等工段多且返工率高，拉晶和铸锭配料出错率高，导致损耗难统计
解决方案
摩尔元数光伏行业数字化解决方案服务于光伏产品从自动上料到包装下线的生产全过程，涵盖光伏硅片生产、电池制造、组件生产等制造场景。通过对生产制程涉及的人机料法环关键要素进行采集、管控和追溯，实现计划的准确制定、制程的高效管理和质量的精益管控。同时，通过设备接口自动采集生产过程中的各项工艺参数，结合系统提供的结构化数据分析工具快速解决生产中发生的各类问题并不断优化工艺、提高产品质量，进而助力光伏企业实现快速量产和产能最大化。在原有数字化底座之上，方案进一步叠加「AI能力层」，形成「数字化底座+AI能力层」双引擎，构建「感知—认知—决策—执行」闭环，将AI深度融入光伏/半导体制造全过程。
光伏电池片数字化工厂建设规划蓝图
解决核心需求
- 仓储作业全程条码化，支持移动作业与物料管控，落实FIFO。AI结合需求预测、库龄模型预判库存，预警呆滞超期；机器视觉核验出入库，联动AGV与立库按产线齐套配送，提升仓储效率。
- 可视化拖拽排产，智能调计划，联动车间产线。AI运筹优化实现多约束排产，强化学习应对硅料波动与插单；数字孪生仿真工艺，实时追踪计划，透明管控在制工单。
对关键工序数据采集完工系统上报，AI实时统计工时与产能节拍，以SPC异常检测自动识别节拍偏离并派单处理，生产进度实时透明。
- 搭建花篮、晶圆ID级精细追溯。AI通过知识图谱关联ID与4M1E数据，构建物料血缘链路，实现上料至包装秒级追溯，一键生成审厂、召回凭证，精准定位单件/批次。
- 全维度TPM管理覆盖设备台账、点检与维保。AI依托设备时序数据预测寿命、下发工单；向量检索知识库搭建故障诊断助手，全流程闭环追溯。
- 工装治具、备件全生命周期管理。AI基于点检与领用数据预测寿命、预警更换，测算安全库存，减少呆滞与缺料。
- 采集IQC、FAI、IPQC、FQC、OQC质量数据并做多维度SPC分析，AI机器视觉在线检测硅片、电池片及组件缺陷，结合工艺基线自动归因闭环，支持多层预警与异常追溯。
- 依托WisIOT智慧物联系统自动采集、实时监控产线设备参数。边缘AI识别时序与工艺异常，实现趋势预警，看板动态呈现分析结果与归因。
- 搭档WisBI智能分析系统构建全面的生产透明化管理体系。大模型支持自然语言查询产能、良率等数据，AI自动定位波动根因并输出改善建议，提升现场响应效率。
仓储与智能物流AGV、立库设备集成
制造过程管控点
应用效益
- 优化计划排产，实现车间、产线级计划灵活调整，提升整线生产效率
- 拉通追溯数据链，建立全流程追溯平台，实现质量的稳定和可控
- 通过全面质量管理，强化生产过程质量管控能力，降低产品缺陷率
- 通过与设备集成，实现数据的自动收集，减少人工干预，降低出错率
- 现场无纸化作业，实现设备、工艺、生产、设施点检电子化＋移动化
- 通过系统数据展示，实时反映车间生产情况，实现车间生产透明化
