Optel の王振会長: AI が太陽光発電試験の革新への道を照らす

光学機器製造ワークショップ 写真提供：会社

Optech は、上海市普陀区天地ソフトウェアパークにある北京証券取引所上場企業で、太陽光発電産業に注力しており、ソリューションを実現する AI 外観検査システムを中核としています。同社の王震会長は最近、中国証券報記者との独占インタビューで、同社はソフトウェアとハ​​ードウェアを統合した業界初のインテリジェント太陽光発電試験会社として、トレーニングに必要な相当量の画像データを蓄積していると述べた。第 2 の成長曲線事業における太陽光発電所のインテリジェントな運用保守の開発が完了した後、サービスに対する課金の新しいモデルを開始し、AI を活用したデジタル インテリジェンスの成果を顧客と共有する予定です。太陽光発電分野。

業界の問題点を解決するための AI の導入

世界的なエネルギー変革の加速を背景に、太陽光発電製品の大量生産の需要が高まっており、太陽光発電試験装置も大規模なバッチ試験と処理が可能である必要があります。しかし、従来の太陽光発電検査業界で使用されている手動検査方法は、太陽光発電製品の生産効率と製品品質を制限するボトルネックとなっています。

手動検査の効率、速度、正確さは検査員の主観的な判断に依存するため、太陽光発電製品の生産に手動検査を使用すると、部品メーカーの全体的な生産効率と歩留まりが低下する可能性があることが理解されています。同時に、多数の検査要員が必要となるため、部品生産の人件費がさらに上昇します。

Optai は、太陽光発電試験業界に 10 年以上深く関わってきたベテランとして、この業界の問題点をよく知っています。 Wang Zhen氏は記者団に対し、同社は2017年に太陽光発電検査にAIマシンビジョン技術を導入することを決定し、視覚的欠陥検出システムを通じて太陽光発電製品のバッチ式で安定した正確な検査を実現し、部品メーカーの人件費を削減し、改善を図ることができると語った。生産効率。

しかし、一見単純な置換ロジックは操作が非常に困難です。王振氏は率直に「1m×2mの面積のモジュールには100以上の欠陥がある可能性がある。AIを使用して手動検査を完全に置き換えれば、検査漏れがあった場合でも、そのような損失のリスクや責任は負わないだろう」と語った。 「定義は簡単なので、当初、企業は AI に興味を持っていませんでした。態度はより慎重になりました。」

お客様の信頼を得るために、Optai は 2019 年に専門チームを設立し、お客様の LONGi Green Energy Chuzhou 拠点工場に機器のオンサイト導入を実施しました。 「私たちは各機器の AI モデルを検証しました。1 つの機器から生産ラインに至るまで、作業場から基地に至るまで 1 年以上かかりました。2020 年 10 月までに、Chuzhou Longi の 10GW 工場は OPPO Tai コンポーネントを完全に展開しました」 EL（エレクトロルミネッセンス）-AI検出製品の登場です。」 この過去の出来事を思い出して、王振さんは感極まってため息をつかずにはいられませんでした。

現在、Optei の全体的な AI ソリューションは、Longi Green Energy、JA Solar Technology、JinkoSolar、Canadian Solar などの太陽光発電モジュール出荷の世界的大手企業の大規模かつ成熟したアプリケーションで広く使用されています。 Wang Zhen氏は、AIモデルの品質は最初のステップであり基本条件にすぎず、さらに、サポートするシステムソフトウェア開発も必要であり、生産ラインの長期テストに耐えることができると述べた。このような AI 製品のみが生産に導入され、品質の向上と省力化の目的を達成できます。

優れた AI モデルを作成するための大量のデータ

データ、計算能力、アルゴリズムはAIの3大要素であり、このうちデータはAIアルゴリズムの「フィード」に相当します。機械学習における教師あり学習と半教師あり学習は、ラベル付きデータを使用してトレーニングする必要があり、大量のトレーニングを行い、できるだけ多くのシナリオをカバーして初めて適切なモデルを取得できます。同じ原理が太陽光発電試験にも当てはまります。

ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合した業界初の太陽光発電試験会社として、Optai は顧客市場にハードウェア試験装置を完全に展開することで市場シェアを拡大​​してきました。すべてのオリジナル コンポーネント クライアントは AI システム インターフェイスを予約しています。 「顧客はモデルをトレーニングするための欠陥データを喜んで提供してくれます。また、より優れたモデルは、顧客の検出効率と認識率の継続的な向上にも役立ちます。」と Wang Zhen 氏は述べています。

具体的には、Optai の欠陥画像データは顧客からオンサイトで提供され、同社の中核技術者が独自に作成した太陽光発電欠陥データのクリーニングおよび強化技術プログラムを使用し、AI モデルのトレーニングと推論を使用して欠陥画像データの効率を向上させます。アルゴリズムの更新：大規模なデータセットに含まれる誤ったデータのバッチクリーニングと変更。欠陥サンプル強化テクノロジーを使用して、モデル トレーニング用にさらに多くの特徴を抽出することで、データ セットがより正確になり、欠陥サンプルがより豊富になります。したがって、同じデータセットの下では、認識精度が向上します。同時に、このテクノロジーは欠陥のラベル付け効率を大幅に向上させることができます。

オプテックの上場目論見書によると、主流部品メーカーの検出故障率に対する要件は、2017年の3%未満、2019年の1%未満、2021年の0.1%未満と急速に増加している。誤審率の指標も2017年の5％未満から2021年には2％未満まで徐々に上昇している。下流の歩留まり率は2017年の90％から徐々に上昇し、2021年には99.90％となった。

大量のデータと画像トレーニングのサポートにより、Optai はサンプル容量と画像データを動的に更新し、AI モデルを継続的にトレーニングして最適化することができ、「フライホイール効果」がますます明らかになります。 Wang Zhen氏は記者団に対し、「業界におけるソフトウェアとハ​​ードウェアの統合という現在のトレンドは徐々に現れているが、かつてハードウェアを手掛けていた多くの機器会社がAIを手掛けるチームを結成しており、かつてAIソフトウェアを手掛けていた多くの企業が協力を求めている」と語った。 「Layout を最初に開始したのは当社であり、このプロセスで蓄積されたデータは Optel の先行者利益です。」

財務実績の観点から見ると、過去 3 年間で Optai 外観欠陥検査システムの営業利益は 2020 年の 511 万 7700 元から 2022 年の 3299 万 1300 元まで急速に成長し、売上高比率は 5.43% から増加しました。売上総利益率は過去 2 年間で 80% を超えています。

2 番目の成長曲線を描く

太陽光発電分野における AI、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、その他のテクノロジーの急速な浸透に伴い、太陽光発電所の運用と保守のためのインテリジェントな開発青写真が徐々に明らかになりつつあり、オプテルはこれを会社の第 2 の成長曲線として使用することを選択しましたSaaSプラットフォームベースのクラウド人工知能データ分析サービスを開始する

モジュールの外観ムラやELクラックなどの欠陥があると、モジュール上にホットスポットが発生し、重大な火災事故につながるだけでなく、モジュールの出力低下を引き起こし、製品に影響を与えることがわかっています。発電所の収入レベル。そのため、太陽光発電所の「物理検査」は非常に重要であり、特に水面発電所、山岳発電所、BIPV/屋上発電所では、地形の制限により人手による検査が難しく、ドローンのみでの検査が可能となっています。

しかし、現状ドローンで行えるのは赤外線検査と外観検査のみであり、部品の故障率が最も高いEL部品は可搬型ELで1つ1つ写真を撮影し、手作業で欠陥写真を1つ1つ選別することしかできません。非効率的で、非常に低い。 Wang Zhen氏は、Optaiドローンの自動巡航、正確なオートフォーカス、高解像度ELイメージングにより、撮影した2次元画像を実際の3次元の地形や地形に正確にマッピングできるため、EL、赤外線、外観の包括的な身体検査が可能になると述べた。 、検査の効率が大幅に向上します。

Optai 発電所クラウド プラットフォームは、SaaS アーキテクチャに基づいており、クラウド コンピューティングとクラウド導入を通じて、発電所の運用保守担当者はいつでもどこでも写真をアップロードして、AI クラウド推論を行うことができ、現場に制限されることなく、効率を向上させることができます。欠陥スクリーニングの効率が大幅に向上し、画像解析完了後、ワンクリックでレポートを発行し、エリア全体の概要、局所領域の詳細、欠陥の統計分析を確認できます。

「現時点では、AI を活用した太陽光発電検査は、欠陥を見つけて分類するという予備作業のみが完了しています。データの規模が蓄積され続ける中、これらのデータを分析し、さらには出力検査を行うことが特に重要です」 「例えば、AIは欠陥を分析することで問題の原因を突き止めたり、特定の生産リンク/設備にまで遡って問題の原因を突き止めたりすることができ、企業は一連の生産と運用の最適化と、これに基づいて調整します。」

Wang Zhen 氏は、将来的には既存のデータに基づいて AI 意思決定支援システムを開発し、AI 対応太陽光発電のデジタル インテリジェンスの成果を下流の顧客と共有する予定であると述べました。

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