保利协鑫切片业务总裁郑雄久：“若大数据将良品率提升一个点 就是一个亿”

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雷锋。(公开号码:雷锋。记者:4月26日，南京峰会召开。在这次会议上，传统制造业和云计算一起高调亮相。

据雷锋说。2016年8月2日，苏州GCL光伏科技有限公司与阿里巴巴云签署合同，双方同意通过大数据分析技术建设GCL光伏切片智能工厂。据悉，此次合作将涉及大屏幕工业可视化建设、tb级海量数据云存储、优秀产品仿真建模等诸多方面。此次会议上，GCL-Poly Slice业务总裁郑雄久出席并总结了合作成果。

下面是郑雄九讲话的全文，其中雷锋。com编辑而不改变其初衷:

我认为阿里巴巴和保利不可避免地会走到一起，这两家公司互不相识，也没有什么关联。

保利集团的目标是将绿色能源带到中国，我们的企业定位是将自己建设成为世界级的切片工厂。为了实现这一目标，我们在物流和各种制造业中应用了自动化手段以及管理和生产概念。然而，如果我们真的想实现智能制造，仍然有很大的差距。核心问题是我们有很多数据，但是这些数据像孤岛一样存在，它们没有相互联系，更不用说分析了。

我们一直在分析生产过程、制造结果和人机材料的五要素方法，但依靠传统的经验积累、人工分析、数据相关性或分析准确性，以及更多的工程师经验和积累，我们能做的太少，不能做大数据分析。但是阿里在云计算和云存储方面有很强的能力。阿里与何新制造在过去两年的合作也非常巧合。去年2月，我会见了阿里巴巴云的同行。那时，我谈到了我的困难。作为一名制造员工，我有很多数据，而机器每天都会传输大量的数据，但我不知道是什么原因。我不知道收益率波动的原因是什么。阿里说也许阿里可以帮助你解决和分析这个问题。两分钟的交流创造了这种合作。

去年5月，我们的项目开始实施，去年12月，项目第一阶段上线。我想向你汇报一下目前的成就。首先是不间断地上传数据，但不是上传所有不相关的数据，而是把人脑和机器脑结合起来。通过分析，人脑对人-机材料和方法环的五要素之间的关系有了一个概念，将工程师的经验与阿里强大的计算机大脑相结合，通过计算同时上传和提炼数据，是一项艰巨的工作。尽管GCL制造业中有智能设备，但我们花了很长时间才理顺数据传输模式。制造同行在实现智能计算的过程中可能会面临同样的问题，但前提是他们应该首先培养自己的内部技能。

智能分析的第一步是使隐藏在黑匣子后面的数据透明。第二步是通过智能分析实现生产过程中的数据关联，实现人机材料法五要素的关联。我们的结果有三个方面:

首先是监控核心部件的劣化，通过更换设备或部件实现生产结果的智能预测。通过阿里巴巴云计算，我们可以大致分析生产过程中导致不良率的因素或者可以节约哪些成本，这对我们来说是一个非常重要的参考。

二是工艺参数的推荐，通过分析可以提供这样的参考:通过什么样的数据转换或参数调整，设备可以达到更好的效果。

第三是多元分析。技术人员可以从质量指标和个人经验两个角度筛选正负样本和分析结果维度，系统自动发布多元相关结果。

可视化大屏幕的一个很酷的合作成果就是可视化大屏幕，它可以展示其管辖下的整个切片部门的生产实施过程，并通过显示的数据使场景更加透明。我管辖的车间分布在不同的地区，包括苏州、太仓、阜宁、扬州和常州。以前不可能实时知道，但二级数据传输对工厂的透明性和智能性有很大帮助。

与徐工的演讲不同，这次演讲涵盖了从需求端到客户的数据上传，我们关注的是一点:如何让数据告诉我们现场发生了什么，以及如何通过与阿里巴巴云的合作更好的控制现场。然而，作为一个制造业，解决这个问题也非常重要。如果GCL的销售额超过200亿，只要它提高一个百分点，收益值就会达到1亿。

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来源：搜狐微门户