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对锂电池智能制造发展的一些认知

新能源汽车动力电池 2022-09-22 10:44 发文

据相关报道,2022年8月的中国新能源汽车市场终端销量为 48.1 万辆,渗透率达 25.4%,这同时也是进入 2022 年以后月度新能源渗透率第 4 次超过 25%。

作为新能源汽车的核心零部件-动力电池的出货量自然也随之“水涨船高”。据中国汽车动力电池产业创新联盟发布的数据显示:2022年1-8月,我国动力电池累计装机量达162.1GWh,累计同比增长112.3%。据相关预测,未来5年动力电池的装机量复合增长率达42%。

动力电池产销量快速增长受到业内颇为关注的同时,近两年产品技术迭代路线也让人“眼花缭乱”,例如结构上的创新,从刀片电池,到4680,再到近期的麒麟电池,例如化学体系上的创新,从三元高镍单晶正极,到钠离子电池,再到锂金属负极电池等等。每次新技术“花名”的出现,都能刷爆人的眼球。

技术再先进的产品,最终也需要制造过程将其实现。显然,锂电池的制造在锂电池的整条产业链上也是非常重要的一环。相比锂电池研发技术,锂电池制造产业则"略显低调”。除了媒体争相报道各大电池企业的扩产计划,尤其是关于锂电池智能制造的相关报道内容则相对较少。

如今,锂电池行业其实已经从早期的产业培育阶段,已然迈入了加速成长期。浩浩荡荡,锂电产业走过10个年头。那么锂电池的制造技术发展目前处于什么阶段,今后又要走向何方?恰巧,近期对这个话题做了一些思考和总结。借此文,做一个系统性的梳理和分享。实际上,锂电池的制造技术发展路径,与很多高端制造业发展路径非常相似,比如走在最前沿的半导体芯片行业。同样也需要经历四个阶段:自动化阶段,系统化阶段,数字化阶段,以及最终的智能化阶段。

自动化建设阶段

因锂电池独特的电化学特性,从而对整个制造过程提出了高一致性要求,也要求每一道工序的设备都具备高精度和高稳定性。在2015年前后,国内动力电池主要通过和海外的非标设备供应商合作,将电芯制造环节基本上实现了自动化。

设备的自动化,物流的自动化,仓储的自动化以及整条生产线的自动化,充分地提升了电池制造效率和产品的质量稳定性。在自动化阶段,电池企业逐渐建立起了制造工程设计、设备测试验证等能力和动力电池制造流程体系。

系统化建设阶段

在2017年前后,头部的电池企业开始意识到,为了实现高效的企业运作和全流程信息化管理,开始着手企业的系统化建设。

首先在控制层,通过物联网终端设备采集现场的各种数据,实现基础数据采集的准确性和完整性;其次,开始陆续导入ERP,CRM,PLM等管理系统。

与此同时,采用CAX软件进行产品的虚拟设计、模拟仿真和工厂的布局设计,同步产生数字化模型和设计元数据,元数据进行纵向传输,实现“研发—工程—制造—售后”各环节的闭环。

整体上通过各大信息系统的有机集成,打破了“信息孤岛”,形成了全面的信息连通,使资源达到充分共享,实现集中、高效、便利的管理和运营。

数字化建设阶段

锂电池的生产制造过程是一个高度复杂的系统,每条生产线的设备多达几百种。从产品的尺度变化维度来看,由搅拌匀浆工艺的正负极材料,到最终形成的电芯,就将近跨越了10个数量级的维度。

因此,固然会产生大量的过程数据,比如设备运行数据,物料计量数据,工艺参数数据,传感器反馈数据,在线视觉质量检测数据等等,而这些都属于多源异构的数据。

在2019年前后,主流电池企业开始通过采用边缘侧多源异构数据采集与融合技术,解决多种信息的泛在感知和互联互通,不仅实现了生产现场采集、分析、管理、控制的垂直一体化集成,最终也实现了生产全过程的质量追溯。

在数字化建设后期,主流电池企业通过数字化建设产生的大数据基础,开始对数据加以初步的利用,比如对生产线进行智能排程,比如开展对设备进行智能维护;

智能化建设阶段

近几年,随着新能源汽车渗透率的加速提升,动力电池引起的新能源汽车安全事故也逐渐变得凸显,锂电池的产品安全日益被人们所重视。据安全事故统计分析,有60%以上的电池安全事故是由制造过程相关因素引起的。

产品安全,产品质量和运营成本,这三者往往环环相扣。产品安全隐患往往是由低的质量合格率引起的,不合格品的外溢造成了售后的安全事故。同时,较低的质量合格率给企业的运营成本带来了较大的挑战,最终弱化了企业的竞争力。

一些头部电池企业开始意识到,为了提升电池制造质量,防止质量缺陷产品外溢,基于传统的质量检测手段和工艺机理分析方法,并不能满足锂电池高过程稳定性和质量高合格率的制造要求。

在2020年前后,一些头部电池企业开始基于智能制造工厂前面三个阶段达成的效果和积累的大数据,联合产业生态圈合作伙伴,开始着手锂电池制造智能化的建设。

比如在原有视觉检测方案的基础上,构建一套横跨“云-边-端”的视觉平台架构,通过分布式部署让算力靠近数据侧,充分利用5G大宽带,低延时和高可靠的技术,实现了跨省多厂区的专网数据打通和总部逐层管控的要求。

最终融合计算机视觉、深度学习和机器学习技术,提升了电池极片质量视觉检测的处理速度和准确度。图像处理速度上实现了单工序400FPS以上的目标,以及在检测精度上达到零漏检的的目标。

锂电池制造智能化建设除了体现在产品的质量控制上,头部企业也开始在企业的运维上进行智能化建设转变。比如AR远程办公。利用5G+AR远程辅助设备维修、培训等活动,不再需要人工频繁出差去现场处理问题。极大地提升了工作效率,同时也减少了出行碳排放。

同所有事物的发展阶段一样,锂电池智能制造的实现,并不能一蹴而就,而是一个循序渐进而又漫长的过程。一些头部电池企业,依靠自身的体量规模和产业实力,在某些领域走在了行业的前沿。而有些电池企业则根据自身的发展节奏,经营策略,正走在实现智能化阶段的路上。

锂电池智能制造的实现之路,并不是电池企业的单打独斗,往往需要跨公司跨行业,生态圈企业的合作配合,最终通过多种前沿技术的融合,才能最终实现和落地。比如从最基本的数据采集,设备自动化,到5G通讯,AR增强现实,大数据分析,工业AI等。

上海喆塔科技有限公司是一家专注于工业大数据和工业AI的国家高新技术企业。

致力于应用大数据和AI技术帮助制造业客户完成生产,管理以及运营的智能升级。其产品架构融合工业互联网的各个要素CIM+IoT+大数据+工业AI+SaaS+移动互联。

上海喆塔科技有限公司已为半导体芯片行业的数字化转型和智能化转型服务20多年。目前已具有自主知识产权的ZetaCloud一站式自主工业互联平台,该平台融合了ZetaCube工业数据资产平台和ZetaDMO智造运营平台。

上海喆塔科技有限公司深知半导体芯片行业与锂电制造业有很强的互通性。这两个工业高端产品都有无穷的组合应用场景;对于生产环境都有着较高的要求(温度,湿度和洁净度);对于制造精度和质量都有着极致的追求(高速,高效和高精度),都是大规模制造,且技术不断迭代升级;对于制造过程的CPS(信息物理系统),都需要做到互通,互联,互操作;

上海喆塔科技有限公司正依靠在半导体芯片行业多年构建起来的业务认知和技术壁垒,作为锂电智能制造生态圈的一名优质新型合作伙伴,正全力参与并赋能锂电行业的工厂数字化建设和智能制造转型。

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