创新驱动绿色发展
光伏助力零碳未来
协鑫集成始终将创新作为引领发展的第一动力，以科技创新带动管理、模式、文化等方面的创新。2021年，随着公司高度重视科技创新战略及成果转化;持续加大科技研发投入，企业竞争力得到显著提升，绿色能源版图实现快速扩张。未来，公司将紧抓分布式光伏发展机遇，提升清洁能源比重，助力优化全社会能源消费结构，把绿色能源带进千家万户。
创新驱动绿色发展
光伏助力零碳未来
█ 创新驱动绿色发展
协鑫集成坚持科技引领、创新驱动的理念，专注技术创新和开发，积极成为行业技术研发的领跑者。公司拥有经验丰富、开拓创新的行业领先的组件研发专业团队，围绕技术、产品、专利、著作开展创新活动。公司研发平台和检测质量已在业内获得广泛认可，并连续5年获得由第三方权威测试机构PVEL颁布的产品可靠性“最佳表现”厂商荣誉。
01、2021年，公司同步推进182大尺寸电池片高效组件和210大尺寸电池片高效组件的开发，通过技术创新推动光伏发电LCOE(度电成本)的持续降低和BOM成本的优化。同时，光伏组件的研发降低了上游生产厂家的生产、仓储、物流等方面的成本，进而减少终端电站的系统设计和安装维护的工作量，助力开启光伏发电“平价上网”时代。
02、在中国“2030碳达峰、2060碳中和”以及巴黎协定 的政策推动下，中国面临着由煤炭为主的能源消费结构向绿色、低碳可再生能源的转型。与其他形式的可再生能源发电相比，光伏发电具有资源储量丰富、场地要求低、开发利用难度低、碳排放量小、转换效率高等优势，不仅具备良好的市场前景，也将为实现“碳达峰“ “碳中和“提供强劲支撑。
█ 打造PVT热龟联供系统，推动能源利用绿色低碳转型。
在“十四五”可再生能源发展规划引领下，公司瞄准清洁供热市场，加快“光伏+”产品研发。2022年1月，推出新型PVT光伏光热一体化组件，打造PVT热电联供系统。据测算，PVT热电联供系统较常规光伏发电系统可提高10%左右的电力收益，显著提高光伏组件的发电效率。
数字赋能智慧工厂
推动运营提质增效
“十四五”规划和“2035年远景目标纲要”，专章设立“加快数字化发展建设数字中国”，强调“打造数字经济新优势”。协鑫集成始终坚持数字赋能引领发展，致力于成为“全球领先的一站式智慧综合能源系统集成服务商”，以技术研发为基础、以生产制造为核心、以系统集成为载体、以智能运维为支撑，围绕公司长远发展定位，打造技术领先的竞争优势，实现高效率、低成本的运营模式。
数字赋能智慧工厂
推动运营提质增效
█ 建设数字壁垒
信息化战略建设
协鑫集成以“助力企业业务发展、驱动战略目标实现”为使命，积极布局信息数字化建设，以信息化基础平台、大数据分析平台、智能制造平台和SOA架构平台四大管理平台构建为目标，赋能公司业务流程一体化、业务数据集成化、运营决策智能化，以信息技术创新促进公司经营升级。
数字化基础夯实
数字是现代企业赖以生存的土壤，协鑫集成以ERP为核心，辅以MES、PDM、WMS、FMCS、CRM等信息系统，通过数据总线打通全系统，夯实数字化基础，实现营销、采购、仓储、研发、生产、售后等业务流程全覆盖，推动企业数字化经营。
信息化系统完善
协鑫集成积极建立多点串联的信息化系统，凭借专业系统、增强系统、辅助系统、基础架构、通用系统的五大模块，全面覆盖包括生产制造、OEM代工、受托加工、贸易、EPC工程、投资等方面的生命周期管理。
█ 推动智慧制造
打造智慧工厂
协鑫集成以“打造全球领先的智能制造基地”为愿景，不断提高智能化水平，推进智慧工厂建设，以数字化为轴激发智慧化进程。公司从决策分析、业务应用、共享服务和基础架构(云架构、数据湖、IOT、5G)的四层架构入手，全面实现产品个性化、制造柔性化、决策智能化、全面数字化应用。此外，公司引入云架构、5G、RPA(软机器人)，提升信息安全，加快批量操作和运维效率，大幅提升生产效率和数据安全性。
公司旗下合肥组件基地数字化智能工厂，拥有集成工业智能大脑运营管理平台，连接供应链、研发、生产制造、销售、售后服务、财务等环节，持续优化各环节间的协同协作能力。
基地通过智能自动化、大数据支撑、规模优势、单一环节专业化等特征，不断提升生产效率及制程兼容性，通过大数据采集及管理，降低生产制造成本，提升产品工艺品质。此外，基地所配套建立的JIT仓储库存管理，也可进一步降低组件综合制造成本，提升公司市场竞争力。
赋能运营增效
协鑫集成信息化系统能够对各生产线的产品、耗能、异常诊断等状况进行实时监控与预测，追溯更实时、高效、准确、可靠的生产过程和质量管理。该系统利用物联网的技术和设备监控技术，加强信息管理和服务，能够清楚掌握生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据以及合理的编排生产计划与生产进度，以卓越运营实现降本增效。
智能设备维护
针对可能出现的设备故障情况，协鑫集成信息化系统前瞻性地引入了预测性设备维护系统，通过机器学习和自动化技术进行预测性识别，并结合数据整合与算法预测，进一步修正设备在生产过程中可能潜在发生的问题。
责任编辑：周末
