义乌晶澳太阳能科技有限公司

通过对组件产线串焊机设备进行数据采集，分析设备工艺参数数据、物料数据、EL检测数据，截取前后两次质检参数发生变化的数据作为样本，将样本以时间维度按照参数变化情况进行分段，每一时间段内物料相同、工艺参数相同，统计电池片虚焊率、虚焊分布情况以及影响因素。利用大数据分析平台对组件串焊机数据采集后进行数据挖掘、提取、分析和可视化的过程。1、数据收集：采用kepware工业采集软件收集：包括设备灯管功率、高温加热上限时间、高温态冷却时间等关键数据。2、数据清洗：对收集的原始数据进行预处理，包括去重数据、处理缺失数据、纠正错误数据等；3、数据集成：对多个数据源进行整合，形成一个完整数据仓；4、模型选择：根据数据量以及变化量等因素选择随机森林等算法模型；5、模型训练：确认模型后，利用已有的数据进行模型训练，计算模型参数和系数，并对数据的准确性进行预评估，以及模型的参数增加或减少变量进行调整优化，使之达到预期效果；6、数据应用：通过模型优化算法，寻找虚焊位置、形态和工艺参数关系，找到一组使虚焊率尽可能低的工艺配方组合，并通过图表、推荐配方等方式给出优化曲线路径，如应用大数据分析模型推荐参数，实现良率的提升，计算公式：NG率=NG/OK。通过以上规则描述，可以对组件串焊机工艺环节建立可靠的大数据分析算法模型，并通过平台的分析后，给出最佳推荐工艺配方，为生产降本提质增效。