1. المراقبة الآنية لعمليات الإنتاج عالية الاستقرار

• الصيانة التنبؤية:

من خلال المراقبة المستمرة للمؤشرات الرئيسية مثل حالة المعدات، والإنذارات، وفعالية المعدات الإجمالية (OEE)، وأوقات دورة المكونات، ودورات حياة قطع الغيار - بالإضافة إلى نماذج تحليل الجودة ونماذج اهتزاز المعدات - يمكن التنبؤ بالأعطال المحتملة قبل حدوثها.

• آلية الاستجابة السريعة:

بمجرد اكتشاف أي خلل، يقوم النظام بسرعة بإكمال تحليل السبب الجذري ويدفع استراتيجيات المعالجة المستهدفة والإنذارات المبكرة إلى المشغلين، مما يقلل من وقت التوقف ويضمن استقرار تشغيل خط الإنتاج.

2. إمكانية تتبع المنتج على مستوى القطعة لتحسين الإنتاجية باستمرار

• إمكانية التتبع الدقيق:

في إنتاج الخلايا الكهروضوئية، يمكن تتبع كل خلية إلى معدات محددة، ودفعات إنتاج، ووصفات عملية، ومشغلين، وحتى مناطق درجة حرارة أنبوب الفرن ومعايير العملية في الوقت الفعلي أثناء الإنتاج.

• استعادة العائد:

من خلال ربط بيانات أداء وفحص EL / IV بمعايير العملية التاريخية، يحدد النظام بدقة ظروف العملية المسؤولة عن الخلايا المعيبة أو منخفضة الكفاءة، مما يتيح القضاء على عيوب العملية المحددة.

• التحقق من صحة الحالة:

بعد تطبيق إمكانية التتبع على مستوى القطعة، انخفض وقت تتبع المشكلات غير الطبيعية بنسبة 80٪، وزاد متوسط ​​كفاءة تحويل الخلية بنسبة 0.2٪.

3. تحسين العمليات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

• تحليل الأسباب الجذرية:

تُجري نماذج الذكاء الاصطناعي تحليلاً معمقاً لبيانات فحص العمليات، مثل سُمك الطبقة ومقاومة الصفائح، بالإضافة إلى معالجة المشكلات المعقدة كالإجهاد الزائد في عملية التغليف الكهربائي والتنبؤ بفشل الدعامات. يوفر هذا أساساً علمياً لتعديل معايير العملية. ومن خلال التعلم العميق والتحسين التكيفي، تستطيع هذه النماذج ضبط معايير العملية بدقة وتوزيع الإعدادات المُحسّنة تلقائياً على معدات الإنتاج.

• التحكم الذكي:

في عملية نمو البلورات، يستخدم نظام سحب البلورات الذكي (ICP) نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بقوة التلقيح وتحديد الأهداف المثلى لاكتشاف الأكتاف تلقائيًا. هذا يقلل التدخل اليدوي بنسبة 16.03% ويزيد الإنتاج اليومي بمقدار 4 كيلوغرامات لكل آلة ، مما يحسن بشكل كبير استقرار العملية ومعدلات نجاحها.

4. القيمة الاقتصادية القابلة للقياس

الخلاصة: مستقبل التصنيع الذكي