返回案例列表

隆基绿能嘉兴基地作为全球光伏行业首个灯塔工厂,通过30余项AI+机器视觉+大数据的第四次工业革命用例,实现制造成本降低28%、交付周期缩短84%、能耗下降20%,以90%以上的自动化率重新定义了光伏智造标准。

—— 全球首家光伏制造灯塔工厂,2023年12月WEF公布第11批名单,隆基绿能科技股份有限公司(LONGi Green Energy Technology)嘉兴生产基地入选

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:15311CN21
企业名称
隆基绿能科技股份有限公司(LONGi Green Energy Technology)
工厂所在地
中国 · 浙江嘉兴秀洲区
所属行业
太阳能组件制造(GB/T 3825)/ 新能源/光伏
灯塔类型
单一灯塔 (2025年4月同步获评零碳工厂)
入选批次 / 发布日期
第11批 · 2023年12月
核心产品
HPBC高效太阳能组件(Hi-MO X6 Max、Hi-MO X10等系列),支持防湿热/防积灰/定制化尺寸
应用领域
分布式光伏发电、大型地面电站、工商业屋顶光伏系统

🔧 核心案例

5大核心案例AI与机器视觉驱动的柔性自动化
业务痛点
光伏组件行业的层压、组装等关键工序长期依赖人工操作,换型调试时间长。随着客户定制化需求激增(防湿热、防积灰、定制化尺寸等多元规格),传统刚性产线的切换成本居高不下。
解决思路
利用AI视觉定位技术攻克光伏组件行业自动化难题,将机器视觉深度集成到柔性自动化工站中,实现工艺参数的自适应调整和工序间的无缝衔接。
实施路径
在层压、接线盒安装、边框封装等关键工序部署视觉引导机器人工作站,每个工站配备高清相机实时采集组件位姿信息,AI算法即时计算偏差并下发纠偏指令至运动控制器。攻克了包括层压对准精度、接线盒定位容差、边框压合力度控制等在内的7项光伏组件行业自动化难题,实现了从单一标准品到多品种小批量定制生产的无缝切换。
关键数据
柔性自动化使产线转换时间减少了96%,覆盖层压、组装等多道工序;整线工艺稳定性达到行业最优水平;支持防湿热、防积灰、定制化尺寸等多种差异化产品的快速切换生产。
用了什么技术
视觉检测 01.03.02
784台工业级摄像头中的相当一部分服务于柔性自动化工站,提供亚毫米级的位姿定位精度。相机安装在工站上方固定位置,视野覆盖整个作业区域,采集图像经GPU推理节点处理后在50ms内输出六自由度位姿坐标。
自动化产线 01.02.04
全厂共建设51条智能化生产线,自动化程度超过90%。柔性自动化工站嵌入现有产线架构中,与前后工序的传送带、缓存架形成闭环物料流。
人工智能/AI 05.02.01
视觉AI定位模型基于深度学习的目标检测网络训练而成,针对光伏组件的反光特性做了专门的数据增强。模型部署于边缘计算盒子,与PLC控制器通过OPC-UA协议实时通信。
↓96%
转换时间缩减
7项
行业自动化难题攻克
5大核心案例AI驱动全流程检测与精准追溯
业务痛点
传统条码追溯方式在光伏组件上难以实施(高温层压过程会损坏标签),而虚拟码追溯的准确率低且无法精确定位缺陷产生的具体流水线和机台,导致质量问题反复发生却找不到根源。
解决思路
采用基于图像特征的AI精准追溯专利技术——无需物理标签,直接通过对电池串的外观特征进行识别和匹配来追踪其完整的生产轨迹。
实施路径
在生产车间的20道关键工序全覆盖部署了784台工业摄像头,实时采集数万个点位数据。AI系统能够精准识别电池串上的超过1000个图像特征(包括栅线纹理、焊点形态、颜色渐变等微观特征),通过特征相似度计算算法完成源机台匹配。系统每隔18秒即可完成对12串电池片的源机信息识别,完全替代原有的虚拟码追溯方式。当发现缺陷时,AI可进一步分析隐裂、焊接不良等各类缺陷的成因模式,并结合专家知识库推荐最佳处置方案。
关键数据
良率损失减少了43%,首通产量提升了32%,产品功率偏差降低了46%。该技术为行业首创专利,解决了光伏组件追溯的世界性难题。
用了什么技术
视觉检测 01.03.02
784台摄像头分布在焊接、层压、EL测试、IV测试等20道工序的关键检测点位。每台相机配备独立光源系统确保成像一致性,图像分辨率达500万像素级别,原始视频流汇聚至边缘服务器进行分布式推理。
人工智能/AI 05.02.01
AI追溯引擎的核心是一个大规模图像特征提取+相似度匹配的双阶段模型。第一阶段使用CNN骨干网络从每张电池串图像中提取1024维特征向量并写入特征数据库;第二阶段对新采集图像做相同提取后与历史库进行近似最近邻搜索(ANN索引),返回Top-K候选机台及置信度评分。
工业互联网 07.01
所有摄像头的视频流和分析结果均汇入统一的工业互联网数据平台,与其他系统的生产订单、设备状态、工艺参数数据进行关联融合,形成完整的数字档案。
↓43%
良率损耗减少
784台
AI摄像头覆盖
5大核心案例订单生产交付周期智慧管理
业务痛点
HPBC高效组件产品从订单下达到成品出库的全链路周期长,生产、仓储、物流各环节各自为政,库存积压与交付延期并存,客户对交付时效的要求越来越高。
解决思路
沿生产→仓储→物流价值链引入20余个数字化子用例,重构端到端业务流程,实现订单全流程可视化追溯和动态调度优化。
实施路径
建立统一的订单管理中心对接ERP系统和MES(制造执行系统),将销售订单自动分解为生产工单、物料需求和物流指令。在生产环节,基于实时产线进度和设备OEE数据动态调整排产优先级;仓储环节引入WMS智能仓库管理系统实现原料和成品的自动化出入库与库位优化;物流环节整合TMS运输管理系统实现配送路线规划和车辆调度。全链路数据打通后,管理者可在一张数字大屏上查看任意订单的当前所处环节和预计完成时间。
关键数据
HPBC产品交付周期大幅缩短了84%,物流劳动生产率提高了84%。实现了物流环节全链路可追溯,按时交付能力显著增强。
用了什么技术
智慧供应链 04
涵盖供应商协同(SRM)、仓库管理(WMS)、运输管理(TMS)三大子系统,通过API网关实现与ERP/MES的双向数据交换。订单变更时触发全链路重算,自动调整各环节计划。
大数据分析 05.01
订单交付预测模型基于历史交付数据(包含季节波动、产能约束、物流延迟等多维度特征)进行训练,输出每笔订单的概率化交付时间预估,辅助销售团队向客户做出可靠承诺。
↓84%
交付周期缩短
↑84%
物流劳动生产率
5大核心案例AI算法赋能电池片资源匹配及动态纠偏
业务痛点
光伏电池片按光电转换效率分为多个档位,不同档位的电池片混配直接影响组件最终功率。传统的手工分档配对方式效率低下且精度不足,导致功率浪费和电池片成本的双重损失。
解决思路
开发行业首创的自研AI智能电池片生产计划计算系统,利用神经网络算法为每一片不同效率的电池片找到最优分配方案,实现精准组件功率交付。
实施路径
系统接收客户的组件功率需求(如580W/585W/590W等规格)作为输入,结合当前库存中各档位电池片的数量和实测效率数据,运用神经网络优化模型计算出全局最优的切片、分选和串焊组合方案。模型综合考虑电池片的效率衰减曲线、温度系数差异以及组件串联失配损失等因素,在满足目标功率的同时最大化低效电池片的利用率。生产过程中系统持续监控实际输出功率与目标的偏差,一旦超出阈值即触发动态纠偏机制,自动调整后续投料配方。
关键数据
产品功率偏差减少了46%,单位制造成本降低了28%(一年内)。AI精准分配显著减少了功率浪费和电池片成本浪费。
用了什么技术
人工智能/AI 05.02.01
自研的电池片资源匹配引擎是隆基的核心竞争力之一。底层采用图神经网络(GNN)对电池片-组件-订单之间的复杂约束关系建模,上层用强化学习框架求解大规模组合优化问题,单次规划计算时间控制在分钟级。
大数据分析 05.01
系统输入数据包括:电池片IV测试数据(每片数十个电性能参数)、历史配对方案的功率分布、客户订单功率要求矩阵、各工序良率衰减因子等,日均处理数据量达GB级。
↓46%
功率偏差减少
↓28%
单位制造成本
5大核心案例OEE设备综合效率智能管理系统
业务痛点
工厂拥有庞大的设备群(900多台设备分布在多条产线上),设备故障和质量异常的分析长期依赖资深工程师的个人经验,响应速度慢且知识难以复制传承。
解决思路
构建跨产线的统一OEE管理平台,将21万多个数据点位互联互通,由高阶AI算法替代人工经验进行问题的自动分析和改进建议生成。
实施路径
20条生产线纳入统一的OEE管理系统并联运行,连接900多台设备,采集覆盖21万多个点位的实时数据(包括设备运行状态、工艺参数、质量检测结果、报警日志等)。后台AI引擎对日常管理中的问题自动进行分析、归类和跟进——当某组件出现质量异常或某机台意外停机时,系统在分钟内自动判别问题根因(区分是设备故障、工艺漂移还是原料变异),并结合历史类似事件的处置记录给出改进建议。整套流程替代了过去依赖熟练工人或外部专家人工分析的慢速模式。
关键数据
产线设备综合效率(OEE)和单线日产能提升了30%以上,设备问题平均解决时间改善了约28%。AI真正成为了生产管理的"大脑",让工厂具备了自我进化的能力。
用了什么技术
IoT设备 01.01.05
900多台设备全部加装了IoT传感器和数据采集网关,协议覆盖Modbus、OPC-UA、MQTT等多种工业通信标准,21万+点位数据以秒级频率上报至数据平台。
工业互联网 07.01
OEE管理平台构建在工业互联网底座之上,采用微服务架构部署于私有云环境,数据湖存储历史数据供离线分析模型使用。
人工智能/AI 05.02.01
高阶AI引擎集成了时序异常检测(用于发现设备运行数据的统计偏离)、因果推断(用于判断质量异常与工艺参数的因果关系)和知识图谱(用于检索历史解决方案)三类能力。
↑30%+
OEE提升
21万+
数据点位互通
智能人力管理系统
业务痛点
一线工人的技能水平和工作效率高度依赖个人经验和积累,优秀的操作方法难以标准化和传承,新员工上手周期长。
解决思路
将优秀员工的技能经验转化为可量化的数据资产,建立以数据为支撑的工人职业发展规划体系,自主优化技能配置与管理策略。
实施路径
系统自动采集每位员工在各工序的操作数据(节拍时间、质量合格率、设备交互频次等),结合绩效评估数据构建个人技能画像。基于画像数据为每位工人推荐最适合的岗位和发展路径,同时识别团队整体的技能短板并安排针对性培训。培养了一支300多人规模的技术人才梯队,涵盖数据分析师、仿真工程师、敏捷教练等新型岗位。
关键数据
用工数量下降了20%,同时人均产出显著提升。形成了可持续的人才造血机制。
用了什么技术
大数据分析 05.01
员工技能画像基于多维行为数据的聚合分析,使用聚类算法将工人划分为不同的能力类型,为排班和培训决策提供数据依据。
↓20%
用工数量减少
300+
核心技术骨干
AI实时检测根因分析与行动建议
业务痛点
质量异常发生后需要大量人工排查才能确定根本原因,排查周期长、结论不一致,同类问题反复出现。
解决思路
构建AI实时检测与根因分析引擎,在检测到异常的同时自动推断最可能的根因并推送行动建议。
实施路径
系统与全流程质检数据流打通,当任一工序的AI检测模型输出异常告警时,根因分析模块立即启动:首先拉取该工序前后时间窗口内的全部关联数据(上游来料检验结果、设备运行参数、环境温湿度、操作人员信息等),然后调用预训练好的因果推理模型生成根因假设排序(如"概率85%为焊接温度偏高导致"),最后从专家知识系统中检索对应的处置建议推送到相关人员的移动终端。
关键数据
质量异常的平均排查时间从小时级压缩到分钟级,同类重复问题发生率明显下降。变被动追溯为主动预警纠正。
用了什么技术
人工智能/AI 05.02.01
根因分析引擎融合了基于规则的专家知识(来自资深工程师的经验总结)和数据驱动的因果发现算法(基于格兰杰因果关系检验和结构因果模型的变体),两类方法的结果通过置信度加权融合。
分钟级
根因排查时间
主动预警
从被动到主动
基于神经网络的电池生产规划与分配
业务痛点
生产计划的制定缺乏精确的数学模型支撑,主要依靠计划员的经验规则,难以应对多品种、多约束条件下的复杂排产场景。
解决思路
利用神经网络强大的非线性拟合能力,学习历史最优排产方案背后的隐含规律,为新订单自动生成高质量的生产规划。
实施路径
以过去两年的历史排产数据(包含订单属性、产能状态、物料可用量、实际执行效果等)作为训练样本,构建一个端到端的神经网络规划模型。模型的输入为当前待排产的订单集合和工厂实时状态快照,输出为各产线在未来一周内的详细排产计划(含每日各时段的产品型号、数量和优先级)。系统每日凌晨自动运行一次全厂滚动规划,并在白天根据紧急插单和设备异常事件触发增量重算。
关键数据
直接劳动生产率提高了35%,单位小时产能提升了35%。规划质量接近甚至超越资深计划员的水平。
用了什么技术
人工智能/AI 05.02.01
神经网络规划模型采用Transformer encoder-decoder架构,编码器处理订单序列和解码器逐步生成排产动作序列,通过强化学习(PPO算法)与生产仿真环境的交互来优化策略。
↑35%
劳动生产率
↑35%
单位小时产能
数字化能碳管理与零碳工厂建设
业务痛点
能源消耗数据分散在各独立系统中,节能降耗缺乏量化抓手,企业面临日益严格的碳排放监管和ESG披露压力。
解决思路
以数字化手段赋能低碳生产,构建"减少+抵消"双轨并行的零碳体系,并于2025年4月成为全球光伏行业首个通过ISO14068碳中和标准认证的生产基地。
实施路径
零碳建设采取三管齐下的技术路径:一是在厂房屋顶部署光伏发电系统(利用自身产品优势自产自用);二是通过数字化能碳管理软件精准识别能耗瓶颈、优化生产参数实现能效提升;三是采购绿色电力证书和碳信用来扩大清洁能源使用比例并抵消剩余碳排放。构建了覆盖战略规划、技术实施、供应链协同和社会责任四个维度的碳中和完整体系。
关键数据
单位能耗降低了20%。2025年4月正式成为全球光伏行业首个"灯塔+零碳"双标杆生产基地。
用了什么技术
绿色可持续 09
数字化能碳管理软件接入全厂能源计量仪表数据(电力、天然气、压缩空气等),实时计算各产线和产品的碳足迹强度,并与能耗基准线对比自动识别节能机会。
工业互联网 07.01
ESG数据校验与分析平台确保碳数据的准确性与可追溯性,满足ISO14068标准的审计要求。
↓20%
能耗降低
双标杆
灯塔+零碳
工业互联网平台与数字孪生底座
业务痛点
设备之间数据孤岛严重,跨产线协同优化缺乏统一的数据基础,管理层缺乏全局可视化的运营指挥能力。
解决思路
建设统一的工业互联网平台作为全厂数字化转型的底座,在此基础上叠加数字孪生能力实现物理工厂的数字化镜像。
实施路径
工厂三期总占地面积1300余亩,已建成51条智能化生产线。其中20条主力产线纳入统一的OEE管理系统实现并联运行,其余产线也正在逐步接入。工业互联网平台向下对接各类设备和传感器的数据采集协议,向上支撑MES(制造执行系统)、WMS(仓库管理系统)、QMS(质量管理系統)等业务应用。数字孪生能力则在三维空间模型的基础上映射实时的生产状态数据,使管理者可以在虚拟空间中进行"what-if"仿真推演。
关键数据
整体组件产能超35GW,每18秒下线一个完整的光伏组件(包含4道检测程序)。自动化率超过90%,代表了光伏行业智能制造的最高水平。
用了什么技术
工业互联网 07.01
工业互联网平台采用云边协同架构:边缘侧负责数据预处理和实时控制,云端负责大数据存储、模型训练和分析报表。平台承载了21万+数据点位的高速并发采集和处理。
数字孪生 03.01.01
数字孪生模型覆盖全厂的产线布局、设备几何、物料流向和生产逻辑,支持实时数据驱动的三维可视化展示和离线仿真两种运行模式。
35GW+
总组件产能
90%+
自动化率

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
单位制造成本基准线↓ 28%年节约成本数亿元级别
良率损失基准线↓ 43%年减少大量报废和返工损失
首通产量(FPY)基准线↑ 32%一次做对率大幅提升
产品功率偏差基准线↓ 46%组件功率一致性显著提高
生产前置时间(Lead Time)基准线↓ 84%订单交付速度翻5倍以上
柔性转换时间基准线↓ 96%几乎实现"零切换"多品种生产
物流劳动生产率基准线↑ 84%仓储物流效率接近翻倍
直接劳动生产率基准线↑ 35%人均产出显著增长
单位小时产能基准线↑ 35%同等时间内产出更多
设备综合效率(OEE)基准线↑ 30%+设备利用率大幅提升
设备问题解决时间基准线↑ 28%停机恢复速度加快近1/3
单位能耗基准线↓ 20%绿色制造成效显著
用工数量基准线↓ 20%人效提升的同时减少人力投入

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
02
工业软件
03
智能工厂
04
智慧供应链
05
智能赋能技术
06
智能制造新模式
07
工业网络
08
系统安全
09
绿色可持续
已覆盖(7/9个领域) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:14/40(35%)

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
全球最大光伏制造商·A股上市公司·员工超6万人
💰 投入规模
2023年研发投入77.2亿元(占营收5.96%),近5年累计180亿
⏱️ 实施周期
约2-3年(2020年投产→2023年获评灯塔)
🎯 关键技术门槛
AI视觉追溯专利技术、大规模IoT数据采集与融合、神经网络排产优化算法、跨系统工业互联网平台搭建
👉 适合什么企业参考
中大型光伏/新能源组件制造企业;高度自动化但面临多品种定制化挑战的离散制造企业;已有一定信息化基础(MES/ERP/WMS)希望升级为AI驱动的智能工厂的企业

🏭 行业对标视角

国标分类路径:制造业 → 电气机械和器材制造业 → 输配电及控制设备制造 → 光伏设备及元器件制造(太阳能组件制造)

📌 国标小类3825「太阳能组件制造」共有2家灯塔工厂,同小类对标如下:

💡 行业洞察:截至第11批评选时,隆基嘉兴是全球光伏行业唯一一座灯塔工厂(通威成都于2026年第22批才入选)。这意味着隆基在光伏制造的智能化转型方面走在了全球最前列。值得注意的是,隆基嘉兴在获评灯塔后又进一步获得了零碳工厂认证,成为"灯塔+零碳"双标杆,这种智能制造与绿色制造的深度融合代表了新能源行业未来的发展方向。随着中国在全球光伏产业链的主导地位持续巩固(隆基组件出货量连续多年全球第一),其灯塔实践有望通过标准化用例快速复制到全球其他生产基地。

💬 互动

隆基嘉兴基地仅用不到3年就建成了全球首个光伏灯塔工厂,30多项4IR用例中多项为行业首创专利。你觉得对于非头部光伏企业来说,哪些用例最容易借鉴落地?

👇 欢迎在评论区分享你的经验与困惑

📊
灯塔名录
回复【名录】获取完整名单
🔍
灯塔案例
回复【分析+企业名】
🦞
灯塔虾评
回复【自测】评估差距
返回案例列表