浙江在线12月28日讯（浙江在线记者 杨振华 肖淙文 市委报道组 蔡凤 共享联盟横店站 单冠定)横店集团东磁股份有限公司电池片六厂（以下简称“六厂”），名字听起来普普通通，却“生来不凡”。它于2019年9月开建，投资7.2亿元，被列入2020年国家传统产业智能化、信息化改造项目，“年产1.6GW高效PERC单晶电池片项目”列入《2020年省重点建设项目增补名单》。今年12月，省经信厅公布的《2020年浙江省“未来工厂”拟认定名单》中，“横店东磁单晶电池片未来工厂”名列其中。

　　日均生产105万片单晶电池片，AI检测200毫秒完成……作为全省最大的5G专网应用智能工厂，六厂从生产、物流到检测等环节均实现5G边缘计算赋能。

　　2020年省政府工作报告指出，加快推进“1+N”工业互联网平台体系建设，连接5000万台工业设备，服务10万家以上工业企业。建成5G基站5万个，实现县城以上全覆盖。年末，记者走进六厂，在运用5G边缘计算技术的车间里，听听员工和智能机器之间的故事，一窥5G给制造业带来的突破革新，感受省“十四五”规划中“推广新智造模式”的意义所在。
　　故事1 熟练工变“清洁工”

　　六厂的单晶电池片生产，分为15道工序。瘦小的应德伟，是第8道“PE二合一”工序的班长。这道工序，是在硅片背面沉积氧化铝形成钝化层，并在氧化铝表面再生成一层氮化硅膜。

　　应德伟的工作内容理解起来相对简单：清理卫生，检查工装夹具的完整性等等。但此前，应德伟还在传统生产车间时，这个岗位的工作，让他感到非常尴尬。

　　比如其中的插片环节，他要用一根吸笔，吸起166毫米宽的电池片，插入168毫米宽的工装夹具内。仅有2毫米的空隙，一不注意就会造成碎片，非常费眼力。更令个头不高的应德伟感到苦恼的是，操作平台高1.3米左右，加上工装夹具的高度，他经常得踮脚才能完成操作。可以说，插片这个活，没有三四个月的练习，很难成为熟练工。“其实个子高也不舒服，经常得弯腰。”同在这道工序的董军伟无奈地说。

　　这个需要熟练工的岗位，每日一次次重复机械操作，劳动强度很大，让招工变得越来越难。“没人愿意做，产能不匹配，整个生产都会受到影响。”应德伟说。

　　现在，六厂的插片和取片工作，则交给了30只机械手臂，机械手上装了多个传感器，通过5G网络控制操作，一次就能插28片，非常稳定，而且可以日夜不停地工作。从以前要求“熟练工”，到现在做好“清洁工”即可，新员工来了一星期就能上手，人工少了一半，效率却增加了数倍。

　　机器让员工操作更轻松，还反映在每天的步数上。董军伟说，以前上一个班，在车间里能走到三四万步，现在走不了多少步了，因为有了“代步”的AGV（自动导引运输）小车。

　　AGV小车不载人，但是承担了物流搬运，并能处理上料、下料等。66辆AGV小车，集成了5G通讯模组，类似安装了一张手机SIM卡，能够直接连接到5G网络，精确、无误差地接收信号并按照规划路线穿梭在各个生产单元之间。

　　故事2 新搭档的“软硬手”

　　从传统车间到5G车间，工序改良、环境改善，老员工的工作内容出现了颠覆性的变化，王聪和洪腾耀这对新搭档面对的则是全新的工作。

　　王聪大学专业是网络工程，洪腾耀是信息与计算科学，在六厂，两人是一对“软硬兼施”组合。目前两人的所有同学中没有跟他们从事相似工作的。

　　“硬”的是王聪，今年5月移动公司做好车间外网的5G宏基站布局后，车间内网的室分基站、微基站等，以及分布在生产设备上的124个CPE（移动信号接入设备），都由王聪和同事们负责调试以及后续维护，AGV小车上的5G通讯模组就是其中之一。王聪同时承担着MES系统（面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统）的数据采集工作，所有生产设备上的状态监测、工艺优化、故障预警等信息，通过5G网络传输后集合处理。

　　“我的工作跟王聪互相补充，他负责硬件，我偏软件。”洪腾耀说，王聪布局网络和数据采集后，由他负责展示、汇总、分析。譬如产品追溯，六厂以一个“花篮”为单位，内含100片电池片，从进厂到出库，全程自动扫描读取，记录相关信息，出厂后发现问题，就能追溯到每个“花篮”的每道工序，并进行分析、改进。

　　在六厂，5G信号实现无缝覆盖，各生产设备上装置的196张5G边缘流量卡，实现了对车间所有设备的智能控制。对生产设备和运转数据的采集分析，之前由专业工程师或技术员点到点地记录，再由人工进行分析提供给管理层决策。运用5G边缘计算技术后，采集到的信息先汇总传递至边缘计算网关，利用其搭载的高性能处理器，预先对数据进行分析、筛选和判断，最后再通过网络端口将集约化的数据传输到工业云平台，实现生产信息的及时高效上报和反馈。
　　故事3 他的孩子叫AI

　　六厂去年9月开始建造厂房，从原有各个厂区抽调来的骨干员工，看着它从无到有拔地而起，一批批先进设备入场安装。今年6月，六厂调试生产，9月正常化。

　　负责生产线最后一道“检测”工序的葛展军，在见证六厂诞生的同时，还守着AI的成长。他的工作岗位不是传统简单的“检测员”，而是“AI视觉检测系统专员”。AI有如葛展军的孩子，他帮助AI不断地学习吸收、自我优化，成为一名出色的智能“检测员”。

　　AI的检测方法，看上去并不复杂。电池片通过流水线转到检测仪上后，灯光一闪就完成了，比做CT快得多，肉眼根本来不及细看。“检测一片单晶电池片，只需要200毫秒。”葛展军说，检测基于光学图像、自动化，以及神经网络技术，通过5G网络传输，AI质检在MEC边缘服务器上执行，数据归档则存储在云端进行，由此实现单晶电池片EL（电激发光）检测的毫秒级自动判定。

　　把AI检测“训练”成毫秒级的水平，葛展军花了两个月时间。“传统对单晶电池片的检测，主要采用灰度对比，机器分选测试的算法和标准也不同，误判率在5%—10%，漏检率在2%以上。”葛展军说，AI的一套检测模型，要设定产品质量参数，还要包含所有缺陷，单种缺陷识别需经过5万次的练习，而整套模型训练完成一般需要20万次，耗时10小时。训练后，还要不断进行优化，提升检测精度。

　　2013年就进入东磁的葛展军，在检测工序上历练多年，AI的学习能力和进步速度比他快得多。与车间刚开始生产时相比，AI自身的漏检率和误判率大大下降，学习能力则大大提升。目前，AI的模型训练时间已缩减至半小时，漏检率从2%降至0.15%，误判率从4%降至0.3%。

　　葛展军也有他的后道搭档，PQC（过程质量控制）主管吴炎炎。葛展军的AI不断更新搜集电池片的缺陷后，吴炎炎进行问题跟踪，对缺陷图片进行分类分析，寻找出现缺陷的原因，并修改工艺以避免缺陷再次出现。人、AI与生产设备，通过对数据的分析，一起寻求最完美。
　　故事4 专网搭上5G快车

　　站在不同的工序上，六厂不同岗位的员工，对这个“未来工厂”有各自不同的认识与观感。而关于数字化、智能化，关于六厂的“光荣与梦想”，站在更全局角度的建设者与管理者，显得更加自信与豪迈。

　　六厂作为5G边缘计算的工业互联网示范项目，横店集团东磁股份有限公司信息科科长李明全程参与建设。应用5G的工厂很多，六厂被称为“全省最大的5G专网应用智能工厂”，“专网”两字不可缺少。“运用网络切片技术，移动公司为六厂做了一个虚拟专网，可以理解为所有5G信号都是在六厂内部传输。”李明说。

　　选择5G，配套边缘计算技术，搭载工业互联网平台，六厂的最终选择来自一番优劣比较：与传统的有线布线、WIFI传播相比，5G的传输速率快、时延低，安全性好、抗干扰强，综合建设成本也更低。

　　六厂通过5G网络的数据传输，听起来要经历一个“漫长”的过程。比如，设备产生信令数据后，通过六厂的5G室分基站先传到东阳骨干机房，再传输至金华移动枢纽楼，然后通过边缘计算设备传回至六厂的数字电路，返回到厂区服务器内。

　　即使要这样走一个涉及多地的来回，5G的传输速率依然高过有线和无线WIFI布线，时延仅有15毫秒。李明举例说，AGV小车的调度要求非常高，如果信号指令的时延过长，匹配不到位、定位不精准，调度就会失灵，5G网络有效解决了时延问题。

　　六厂厂长金刚刚说，六厂拥有诸多专利：设备专利、工艺专利等，整条智能化流水线公司参与自主设计，大部分专利权都自有或与供应商共有。李明告诉记者，六厂设备的国产化率，达到了90%。

　　拥有自主专利生产线六厂，产能惊人，是横店东磁原有4个电池片厂产能的总和，让公司的电池片生产产能直接翻倍。六厂对268台设备的产能还在不断提升，金刚刚说，上个月六厂对外公开的数据，是日均生产100万片单晶电池片，对15道工序的细节再提升后，现在日均生产量已达到105万片，下一步的目标是108万片。

　　记者手记  

　　浙江制造新图景

　　科技是第一生产力。5G赋能究竟强不强，最终会体现到产品销售和市场反馈上。订单不断的六厂，已经给出了答案。

　　光电转换效率的高低，是评判电池片好坏的重要参数。数字化、智能化、5G赋能的六厂，通过生产流程再造、工艺改进、AI自我学习，电池片产品质量明显提升，光电转换率达到23%，而市场一般电池片的转换率是22.8%。

　　虽然只有0.2%的差距，但足以让横店东磁领跑行业，也让横店东磁的电池片有能力保证价格合理性，提高市场竞争力。横店东磁市场营销负责人举例，六厂减员增效提质以及智能化生产，为议价提供了支撑，列出成本降低、质量提升的理由，而且仍然存在盈利空间，就能取得客户的信任。

　　对于普通市民而言，5G是1秒钟能下载一部高清电影。对于制造业来说，5G绝不仅仅是让产品更便宜。基于智能制造的良好基础，今年以来，浙江在国内率先提出探索“未来工厂”建设，并于12月发布首批“未来工厂”名单。当5G的工业应用场景越来越丰富，越来越多涌现出的“未来工厂”让人浮想联翩，其带来的颠覆性革命，将会怎样深刻影响生产生活？我们拭目以待。