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Optel-Vorsitzender Wang Zhen: KI erhellt den Weg zur Innovation bei Photovoltaik-Tests

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2023-06-07 10:01:221466Durchsuche

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Optel-Vorsitzender Wang Zhen: KI erhellt den Weg zur Innovation bei Photovoltaik-Tests##

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#Optai Equipment Manufacturing Workshop Foto vom Unternehmen bereitgestellt#

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#Optech mit Sitz im Tiandi Software Park, Bezirk Putuo, Shanghai, ist ein an der Pekinger Börse notiertes Unternehmen, das sich auf die Photovoltaikindustrie konzentriert und dessen Kern Lösungen für visuelle Inspektionssysteme mit künstlicher Intelligenz sind. Wang Zhen, Vorstandsvorsitzender des Unternehmens, sagte kürzlich in einem exklusiven Interview mit einem Reporter des China Securities Journal, dass das Unternehmen als erstes intelligentes Photovoltaik-Testunternehmen der Branche, das Software und Hardware integriert, eine beträchtliche Menge an Bilddaten für das Training gesammelt hat und bessere KI-Modelle entwickeln. Nachdem die Entwicklung des intelligenten Betriebs und der Wartung von Photovoltaik-Kraftwerken im zweiten Wachstumskurvengeschäft abgeschlossen ist, wird das Unternehmen ein neues Abrechnungsmodell für Dienstleistungen einführen und die Errungenschaften der KI-gestützten digitalen Intelligenz mit Kunden teilen Photovoltaikfelder. #

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#Einführung von KI zur Lösung von Schwachstellen in der Branche#

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#Im Kontext der beschleunigten globalen Energiewende ist die Nachfrage nach Massenproduktion von Photovoltaikprodukten gestiegen, und Photovoltaik-Prüfgeräte müssen auch in der Lage sein, Chargenprüfungen und -verarbeitungen in großem Maßstab durchzuführen. Allerdings sind die in der traditionellen Photovoltaik-Inspektionsbranche verwendeten manuellen Inspektionsmethoden zu einem Engpass geworden, der die Produktionseffizienz und Produktqualität von Photovoltaik-Produkten einschränkt. #

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# Da Effizienz, Geschwindigkeit und Genauigkeit der manuellen Inspektion vom subjektiven Urteil des Prüfers abhängen, wird der Einsatz manueller Inspektion bei der Herstellung von Photovoltaikprodukten zu einer geringeren Gesamtproduktionseffizienz und Ausbeute der Komponenten führen Gleichzeitig treibt die große Zahl an Prüfpersonal die Arbeitskosten der Komponentenfertigung weiter in die Höhe. #

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# Als Veteran, der seit mehr als zehn Jahren intensiv in der Photovoltaik-Testbranche tätig ist, ist sich Optai der Schwachstellen dieser Branche bewusst. Wang Zhen sagte Reportern, dass das Unternehmen im Jahr 2017 beschlossen habe, KI-Bildverarbeitungstechnologie in die Photovoltaik-Inspektion einzuführen. Durch das visuelle Fehlererkennungssystem könne eine serienmäßige, stabile und genaue Inspektion von Photovoltaik-Produkten erreicht und die Arbeitskosten der Komponentenhersteller gesenkt werden Verbesserung der Produktionseffizienz. #

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🎜#Aber die scheinbar einfache Ersetzungslogik ist sehr schwierig zu bedienen. Wang Zhen sagte offen: „Ein Modul mit einer Fläche von 1 m × 2 m kann mehr als 100 Fehler aufweisen. Wenn KI verwendet wird, um die manuelle Inspektion vollständig zu ersetzen, besteht im Falle einer versäumten Inspektion kein Risiko und keine Verantwortung für einen solchen Verlust.“ leicht zu definieren, daher waren Unternehmen am Anfang nicht an KI interessiert. Die Haltung ist vorsichtiger.“#🎜🎜# #🎜🎜# Um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, gründete Optai im Jahr 2019 ein engagiertes Team, das den Einsatz der Ausrüstung vor Ort in der LONGi Green Energy-Basisfabrik des Kunden in Chuzhou durchführt. „Wir haben das KI-Modell für jedes Ausrüstungsteil überprüft. Es dauerte mehr als ein Jahr von einem Ausrüstungsteil bis zur Produktionslinie, von einer Werkstatt bis zu einer Basis. Bis Oktober 2020 war die 10-GW-Fabrik von Chuzhou Longi vollständig mit der OPPO Tai-Komponente ausgestattet.“ Aussehen EL (Elektrolumineszenz)-KI-Erkennungsprodukt.“ Wang Zhen erinnerte sich an dieses vergangene Ereignis und musste seufzen. #🎜🎜# #🎜🎜# Derzeit wird die gesamte KI-Lösung von Optei häufig in großen und ausgereiften Anwendungen bei weltweit führenden Unternehmen im Bereich Photovoltaikmodullieferungen wie Longi Green Energy, JA Solar, JinkoSolar und Canadian Solar eingesetzt. Wang Zhen sagte, dass die Qualität des KI-Modells nur der erste Schritt und eine Grundvoraussetzung sei. Darüber hinaus sei auch eine unterstützende Systemsoftwareentwicklung erforderlich, die dem Langzeittest der Produktionslinie standhalten könne. Nur solche KI-Produkte können in Produktion gehen und den Zweck der Qualitätsverbesserung und Einsparung von Arbeitskräften erfüllen. #🎜🎜# #🎜🎜#Massive Daten zur Erstellung hervorragender KI-Modelle#🎜🎜# #🎜🎜# Daten, Rechenleistung und Algorithmen sind die drei Kernelemente der KI. Daten entsprechen dabei dem „Feed“ des KI-Algorithmus. Beim überwachten Lernen und beim halbüberwachten Lernen beim maschinellen Lernen müssen gekennzeichnete Daten für das Training verwendet werden. Erst nach einem großen Trainingsumfang und der Abdeckung möglichst vieler Szenarien kann ein gutes Modell erhalten werden. Das gleiche Prinzip gilt für die Photovoltaik-Detektion. #🎜🎜# #🎜🎜# Als erstes Photovoltaik-Testunternehmen der Branche, das Software und Hardware integriert, hat Optai seinen Marktanteil durch den vollständigen Einsatz von Hardware-Testgeräten im Kundenmarkt erweitert. Alle ursprünglichen Komponentenkunden verfügen über reservierte KI-Systemschnittstellen. „Kunden sind bereit, uns Fehlerdaten zur Verfügung zu stellen, um Modelle zu trainieren, und bessere Modelle können Kunden auch dabei helfen, die Erkennungseffizienz und Erkennungsraten weiter zu verbessern.“ #🎜🎜# #🎜🎜# Konkret werden Optai-Fehlerbilddaten vom Kunden vor Ort bereitgestellt, wobei das Technologieprogramm zur Bereinigung und Verbesserung von Photovoltaik-Defektdaten verwendet wird, das unabhängig vom technischen Kernpersonal des Unternehmens geschrieben wurde, und mithilfe von KI-Modellschulung und -begründung, um die Effizienz zu verbessern Algorithmusaktualisierungen. Batch-Bereinigung und Änderung fehlerhafter Daten in großen Datensätzen. Verwenden Sie die Technologie zur Verbesserung von Fehlerproben, um mehr Funktionen für das Modelltraining zu extrahieren, wodurch der Datensatz genauer und die Fehlerproben reichhaltiger werden. Daher wird bei demselben Datensatz die Erkennungsgenauigkeit verbessert. Gleichzeitig kann diese Technologie die Effizienz der Fehlerkennzeichnung deutlich verbessern. #🎜🎜# #🎜🎜#Der Börsenprospekt von Optech zeigt, dass Mainstream-Komponentenhersteller ihre Anforderungen an Erkennungsfehlerraten schnell von weniger als 3 % im Jahr 2017 auf weniger als 1 % im Jahr 2019 und auf weniger als 0,1 % im Jahr 2021 erhöht haben. Auch der Indikator der Fehleinschätzungsrate ist schrittweise von weniger als 5 % im Jahr 2017 auf weniger als 2 % im Jahr 2021 gestiegen. Die Downstream-Ausbeute ist schrittweise von 90 % im Jahr 2017 auf 99,90 % im Jahr 2021 gestiegen. #🎜🎜#

Mit der Unterstützung massiver Daten- und Bildtrainings kann Optai die Probenkapazität und Bilddaten dynamisch aktualisieren, das KI-Modell kontinuierlich trainieren und optimieren, und der „Schwungradeffekt“ wird immer offensichtlicher. Wang Zhen sagte gegenüber Reportern: „Obwohl die Branche allmählich stärker in Hardware und Software integriert wird, bilden viele Ausrüstungsunternehmen, die früher Hardware herstellten, Teams für KI, und viele Unternehmen, die früher KI-Software herstellten, suchen eine Zusammenarbeit mit Hardwareausrüstungsunternehmen.“ , aber wir waren die Ersten, die mit Layout begonnen haben. Die dabei gesammelten Daten sind Optels First-Mover-Vorteil.“

In Bezug auf die finanzielle Leistung ist das Betriebsergebnis des visuellen Defektinspektionssystems Optai in den letzten drei Jahren schnell gestiegen, von 5,1177 Millionen Yuan im Jahr 2020 auf 32,9913 Millionen Yuan im Jahr 2022, und die Umsatzquote stieg von 5,43 % auf 24,81 %, die Bruttogewinnmarge hat in den letzten zwei Jahren 80 % überschritten.

Zeichne die zweite Wachstumskurve

Mit der rasanten Verbreitung von KI, Big Data, Cloud Computing und anderen Technologien im Photovoltaikbereich entfaltet sich langsam der intelligente Entwicklungsplan für den Betrieb und die Wartung von Photovoltaikkraftwerken, und Optel hat sich dafür entschieden, dies als zweites Wachstum des Unternehmens zu nutzen Kurve und Einführung einer SaaS-basierten Plattform. Cloud-Datenanalysedienste für künstliche Intelligenz umfassen die Datenerfassung und -analyse im Zusammenhang mit dem Betrieb und der Wartung von Drohnen-Infrarot-, EL- und anderen Kraftwerken.

Es wird davon ausgegangen, dass Defekte wie Verschattungen im Modulbild und EL-Risse dazu führen, dass sich in den Modulen Hot Spots bilden, die zu schweren Brandunfällen führen. Darüber hinaus führt dies auch zu einem Leistungsabfall der Module. Auswirkungen auf das Einkommensniveau des Kraftwerks haben. Daher ist die „physikalische Untersuchung“ von Photovoltaikkraftwerken sehr wichtig, insbesondere bei Wasseroberflächenkraftwerken, Bergkraftwerken und BIPV-/Dachkraftwerken. Aufgrund von Geländebeschränkungen ist eine manuelle Inspektion schwierig und es können nur Drohnen eingesetzt werden.

Allerdings können Drohnen derzeit nur Infrarot- und Aussehensprüfungen durchführen. Das EL-Teil mit der höchsten Komponentenausfallrate kann nur Stück für Stück mit einem tragbaren EL fotografiert und einzeln manuell auf fehlerhafte Fotos überprüft werden. Wang Zhen sagte, dass der automatische Flug, der präzise Autofokus und die hochauflösende EL-Bildgebung der Optai-Drohne die erfassten zweidimensionalen Bilder genau auf das tatsächliche dreidimensionale Gelände und die Landformen abbilden können, was eine umfassende physikalische Untersuchung von EL, Infrarot und Erscheinungsbild ermöglicht , was die Effizienz der Inspektionen erheblich verbessert.

Die Optech Power Station Cloud-Plattform basiert auf einer SaaS-Architektur. Durch Cloud Computing und Cloud-Bereitstellung können Kraftwerksbetreiber jederzeit und überall Bilder zur KI-Cloud-Ableitung hochladen, ohne Standortbeschränkungen, und die Effizienz der Fehlerprüfung wird erheblich verbessert; Nachdem die Bildanalyse abgeschlossen ist, können Sie mit einem Klick einen Bericht erstellen und die Übersicht über den gesamten Bereich, Details zu lokalen Bereichen und die statistische Analyse von Mängeln anzeigen.

„Derzeit hat die KI-gestützte Photovoltaik-Inspektion nur die Vorarbeiten abgeschlossen, die darin bestehen, Mängel zu finden und sie dann zu klassifizieren. Da sich die Menge an Daten immer weiter ansammelt, ist es besonders wichtig, diese Daten zu analysieren und sogar auszugeben.“ Inspektionsanalyseberichte.“ Wang Zhen sagte gegenüber Reporter: „Zum Beispiel kann KI die Ursache des Problems durch die Analyse von Fehlern herausfinden oder es auf eine bestimmte Produktionsverbindung/-ausrüstung zurückführen, was es Unternehmen ermöglicht, eine Reihe von Produktions- und Betriebsoptimierungen durchzuführen.“ und darauf basierende Anpassungen.“

Wang Zhen sagte, dass wir in Zukunft planen, ein KI-Entscheidungsunterstützungssystem auf der Grundlage vorhandener Daten zu entwickeln und die Errungenschaften der digitalen Intelligenz der KI-gestützten Photovoltaik mit nachgelagerten Kunden zu teilen.

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