2017年12月7日，云栖大会苏州峰会，天合光能宣布阿里云ET工业大脑在试点产线上的电池片A品率提升7%，下一步将在全部产线上推广，预计可提高年利润数千万。

　　今年4月，阿里云ET工业大脑入驻天合光能，结合天合光能实际生产数据，寻找提升电池片光电转换效率的新途径。以光电转化率为标准，其中电池片转化率在18.8%以上的为A品，天合光能希望借助云计算、大数据等人工智能技术提高A品比例。

　　天合光能全球IT负责人朱加川在峰会上表示：“天合光能智能制造转型已经在进行。目前我们已基本完成了生产过程管理系统化，当前正致力于通过物联网、边缘计算和云计算的 CPS (信息-物理系统)架构，结合大数据分析，以数据做驱动，实现制造数字化、智能化的升级。天合光能的未来目标则是全面推进智能化、平台化建设，由制造商向整体解决方案提供商转变，加强物联网、云计算、大数据与新能源生产、存储、配送、消费的深度融合，成为全球领先的智慧能源和能源互联网整体解决方案提供商。”

　　一片光伏电池的生产需要经历表面制绒、扩散制结、腐蚀、清洗、镀膜、丝网印刷、测试分选等多道环节，数千类维度的数据影响着电池片的成型。天合光能首先将车间设备、人员、工艺、质量等海量数据输入工业大脑，随后通过人工智能算法，对所有关键数据进行深度学习分析，构建大数据模型，精准分析出与生产质量最相关的关键参数。

　　ET工业大脑最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子。丝网印刷是制作光伏电池电极最普遍的生产工艺，在前序环节后，电池片已经可以在光照下产生电流，为了将电流导出，就需要通过丝网印刷在电池表面制作正负两极。

　　听起来极为简单的一道工艺，背后是复杂的物理化学反应。丝网间距、室内气温、下压压力、丝网间隙等不同维度的数据都在影响丝网扩散的环节质量。传统的人工经验可以发现两个单独因子之间的关联，而工业大脑通过实时、快速的分析计算，则可以挖掘出五个甚至更多因子之间的关联，远远超出了人力所及。

　　除了作为人工经验的补充，工业大脑还解决了数据分析以往“看平均值、无法实时监控”的问题，实现秒级分析，抓出数据波动后的原因。

　　阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，阿里云是一个把技术沉淀到车间中去的云计算厂商，抓住工业生产最本质的制造环节，改装生产线的控制，让它可以基于原材料的不同，动态调整加工参数。

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