2017年12月7日，云棲大會蘇州峰會，天合光能宣布阿里云ET工業大腦在試點產線上的電池片A品率提升7%，下一步將在全部產線上推廣，預計可提高年利潤數千萬。

今年4月，阿里云ET工業大腦入駐天合光能，結合天合光能實際生產數據，尋找提升電池片光電轉換效率的新途徑。以光電轉化率為標準，其中電池片轉化率在18.8%以上的為A品，天合光能希望借助云計算、大數據等人工智能技術提高A品比例。

天合光能全球IT負責人朱加川在峰會上表示：“天合光能智能制造轉型已經在進行。目前我們已基本完成了生產過程管理系統化，當前正致力于通過物聯網、邊緣計算和云計算的 CPS (信息-物理系統)架構，結合大數據分析，以數據做驅動，實現制造數字化、智能化的升級。天合光能的未來目標則是全面推進智能化、平臺化建設，由制造商向整體解決方案提供商轉變，加強物聯網、云計算、大數據與新能源生產、存儲、配送、消費的深度融合，成為全球領先的智慧能源和能源互聯網整體解決方案提供商。”

一片光伏電池的生產需要經歷表面制絨、擴散制結、腐蝕、清洗、鍍膜、絲網印刷、測試分選等多道環節，數千類維度的數據影響著電池片的成型。天合光能首先將車間設備、人員、工藝、質量等海量數據輸入工業大腦，隨后通過人工智能算法，對所有關鍵數據進行深度學習分析，構建大數據模型，精準分析出與生產質量最相關的關鍵參數。

ET工業大腦最終在絲網印刷環節捕獲到了關鍵因子。絲網印刷是制作光伏電池電極最普遍的生產工藝，在前序環節后，電池片已經可以在光照下產生電流，為了將電流導出，就需要通過絲網印刷在電池表面制作正負兩極。

聽起來極為簡單的一道工藝，背后是復雜的物理化學反應。絲網間距、室內氣溫、下壓壓力、絲網間隙等不同維度的數據都在影響絲網擴散的環節質量。傳統的人工經驗可以發現兩個單獨因子之間的關聯，而工業大腦通過實時、快速的分析計算，則可以挖掘出五個甚至更多因子之間的關聯，遠遠超出了人力所及。

除了作為人工經驗的補充，工業大腦還解決了數據分析以往“看平均值、無法實時監控”的問題，實現秒級分析，抓出數據波動后的原因。

阿里云機器智能首席科學家閔萬里介紹，阿里云是一個把技術沉淀到車間中去的云計算廠商，抓住工業生產最本質的制造環節，改裝生產線的控制，讓它可以基于原材料的不同，動態調整加工參數。