在鋰電池生產(chǎn)制造中，電池質(zhì)量與容量的評估是一個(gè)不容忽視的成本因素。通過什么方式實(shí)現(xiàn)降本增效？

　　目前在鋰電池生產(chǎn)制造過程中，可以通過技術(shù)升級(jí)對哪些環(huán)節(jié)進(jìn)行降本增效？

　　A: 在鋰電池生產(chǎn)制造中，電池質(zhì)量與容量的評估是一個(gè)不容忽視的成本因素。據(jù)相關(guān)資料的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，電芯生產(chǎn)中的化成分容環(huán)節(jié)需要相當(dāng)長的存儲(chǔ)和測試時(shí)間，約占鋰離子電池生產(chǎn)成本的三分之一。

　　此外，電池生產(chǎn)中的廢品率是另一個(gè)成本動(dòng)因，例如制漿環(huán)節(jié)中的攪拌均勻程度、是否有雜質(zhì)混入；涂布環(huán)節(jié)中的漿料粘度、輸出質(zhì)量的干燥程度和極片空隙率；焊接環(huán)節(jié)中的焊渣殘余量和焊縫尺寸以及裝配環(huán)節(jié)中的機(jī)械損傷等等。

　　為了實(shí)現(xiàn)這類成本的優(yōu)化，可以采用對生產(chǎn)制程進(jìn)行全面質(zhì)量管理的方法。除了確定生產(chǎn)期間的相關(guān)質(zhì)量參數(shù)外，目標(biāo)還包括對整個(gè)生產(chǎn)鏈進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，從而控制質(zhì)量波動(dòng)，通過早期發(fā)現(xiàn)偏差來降低廢品率。

　　通過什么方式實(shí)現(xiàn)降本增效？

　　A: 為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，在電極制造和電池組裝中進(jìn)行連續(xù)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)評估是必要的。這需要全面了解電池生產(chǎn)中的工藝過程和相互關(guān)系。由于大量的工藝步驟及其多樣性、工藝過程可變性以及工藝之間的交互作用，所以在確定與質(zhì)量相關(guān)的工藝參數(shù)和中間產(chǎn)品特性的基礎(chǔ)上，需要收集最重要的特性并建立數(shù)據(jù)庫。

　　其中非常重要的是記錄電池生產(chǎn)的數(shù)據(jù)。每個(gè)電芯都擁有一個(gè)明確的ID。對于每個(gè)工藝步驟，生產(chǎn)參數(shù)和質(zhì)量特征都會(huì)被記錄到數(shù)據(jù)庫中。通過網(wǎng)絡(luò)接口采集和傳輸相關(guān)數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)與電芯的ID進(jìn)行自動(dòng)綁定，也可以由生產(chǎn)負(fù)責(zé)人通過操作界面手動(dòng)補(bǔ)充數(shù)據(jù)。

　　目前現(xiàn)有的技術(shù)是否可以實(shí)現(xiàn)上述的降本增效方式？

　　A:這里涉及的底層技術(shù)主要是工業(yè)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)，其中主要包括智能傳感器技術(shù)和射頻識(shí)別RFID技術(shù)。

　　通過智能傳感器采集生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，主要包括產(chǎn)品/半成品加工精度、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)。舉例來講，如電極卷的涂布厚度、電解液注液量、攪拌設(shè)備的電機(jī)振動(dòng)頻率、涂布設(shè)備內(nèi)部的溫濕度信息等。這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)通訊接口（如OPC UA）傳送至生產(chǎn)管理系統(tǒng)以用于對電池的質(zhì)量進(jìn)行評估。

在生產(chǎn)過程中通過RFID技術(shù)保證每卷電級(jí)、每塊電芯都具備自身的ID識(shí)別信息，并且實(shí)現(xiàn)電極-電芯-模組-PACK各個(gè)工藝環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)透明性，從而可以保證打通整個(gè)制程的數(shù)據(jù)流，避免數(shù)據(jù)孤島。與此同時(shí)，在成品/半成品的周轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)以及化成分容環(huán)節(jié)，通過RFID物流門技術(shù)記錄出入庫信息，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)物流與數(shù)據(jù)流的高效同步。

除了數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)有效性，有效的質(zhì)量模型也是實(shí)現(xiàn)上述降本增效方式的必要條件。鑒于鋰電池的品類及生產(chǎn)工藝的多樣性，這里需要生產(chǎn)廠商和系統(tǒng)集成商密切配合，通過如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹和多元線性回歸等技術(shù)建立模型并進(jìn)行模型評估。舉例來講，基于涂敷過程中的干燥曲線、涂層厚度和填充電解液體積的波動(dòng)等關(guān)鍵參數(shù)，通過使用決策樹研究同一個(gè)數(shù)據(jù)集從而確定相互關(guān)系，并且基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測電池容量。

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