电池智能制造实现的路径

导读

INTRODUCTION

采用标准化、数字化、智能化等技术手段,依托物联网、工业互联、大数据等新兴技术,对传统产线数字化改造及建设,实现增效降本,已成为动力电池装备制造大规模、高质量制造的必然途径

文章信息

作者:深圳吉阳智能科技有限公司董事长阳如坤。由「电池制造时代」原创首发。

纵观中国动力电池生产制造发展历程,动力电池制造技术已从半自动起步逐渐从模仿阶段走向大规模、数字化、智能化制造阶段,并且在制造效率,制造合格率方面不断提升。

虽然目前国内动力电池产业的发展“高歌猛进”,但在制造方面还存在一些痛点问题,从全球价值链上来看,产业核心竞争力仍然不强,一方面我国已经不能延续21世纪初期依靠人口红利的发展模式,即廉价劳动力消失。另一方面,产业的自动化、智能化程度相较于发达国家还较低,表现为电池制造的合格率、材料利用率、产能利用率较低,无法满足高速增长的新能源汽车市场对动力电池产能尤其是高端产能的迫切需求。

在此背景下,我国政府也提出要实现智能制造,在“十三五”、“十四五”期间连续编制智能制造发展规划,促进制造业企业实现数字化、网络化、智能化转型,向制造强国迈进。

智能制造是动力电池生产的趋势,要在高度自动化的基础上全面实现数字化、网络化和智能化,以期实现动力电池制造“高精度、高速度、高可靠性”的发展目标。

从第一性原理的基础思路出发,加速智能化改造的主要实现方向有以下三点:

▲  储能电池智能制造实现的路径

01

标准化

 

目前,《国家智能制造标准体系建设指南》(2018版,简称指南)已经发布,正如《指南》所讲:“智能制造、标准先行”,储能电池大规模制造需要采用标准化的手段,需要一系列标准体系的支撑。储能电池技术起步较晚,其设计、制造、检验、使用缺少完整标准,尤其针对锂电池行业装备的互联互通准则、集成接口、集成功能、集成能力标准,现场装备与系统集成、系统之间集成、系统互操作等集成标准严重缺少。面对储能电池智能制造发展的新形势、新机遇和新挑战,有必要系统梳理现有相关基础标准,明确储能电池制造集成的需求,从基础共性,关键技术以及储能电池行业应用等方面,建立一整套标准体系来支撑储能电池产业健康有序发展。

▲   智能制造标准框架体系结构图(2018版)

首先要实现电池尺寸规格的标准化,目前国内80多家储能电池企业有150多种电池规格型号,意味着需要有150多种不同的生产工艺和生产线,这严重限制了储能电池大规模制造能力的提升。借鉴目前应该总结过去的经验及给我们产业造成的损失,尽快制定出储能电池尺寸规格标准,需要将电池规格型号限制在10种左右。

其次要实现储能电池设计及基础标准化,需要建立储能电池领域元数据标准,元数据是关于数据的数据,是储能电池设计、制造、应用的基础。科技部国家科学数据共享工程的《元数据标准化原则与方法》中规定了领域元数据制定时的选取原则,可以参照此原则制定储能电池领域元数据标准。

最后要实现储能电池制造标准化,储能电池制造过程复杂,工艺流程长,产线生产设备众多,而且同一条产线的生产设备往往来自于不同的设备厂家,采用不同的通讯接口和通讯协议,设备之间缺乏互联互通互操作的基础。需要建立电池制造过程数据字典标准,统一设备模型,制定设备通讯接口规范,进行数据治理,实现产线设备和企业信息化系统集成,实现OT与IT深度融合,利用工业互联网平台,实现企业内、外部信息集成,优化电池制造资源配置及过程管控。

 

02

模型化

数学模型是智能化的基础,是把制造工厂、物料、机器、过程转化为计算机可以识别、优化、提升的基本手段。储能电池制造需要建立包括电池模型、工厂模型、设备模型、工艺模型、以及质量模型等。

▲   储能电池制造模型体系

模型化是实现数字化制造的基础,模型需要能准确完整描述对象的真实属性,同时,模型的建立是一个不断调整优化的过程。模型化和数字化是一个互相促进的过程,有理论模型的过程和物理量可以现有模型将模型数字化;没有模型或难以用准确理论模型描述的物理量或过程可以先采集数据,通过数字分析,建立数字化模型,这可以很好的解决制造过程算数和质量优化问题,这也数字化、智能化给制造业带来的红利。

 

03

数字化

储能电池行业需要建立数字化研制体系,包括数字化设计、数字化制造及数字化应用等方面。如下图为储能电池数字化研制体系。

▲   储能电池数字化研制体系

数字化设计:电池设计包括材料设计、结构设计及工艺设计等。电池设计过程需要应用专业的产品设计工具、结构设计工具,需要建立电化学仿真模型、电池寿命模型等。

数字化制造:包括工艺规划、设备研制、系统集成等。需要运用工厂仿真、过程仿真、虚拟调试等技术手段,建立起实际生产过程与虚拟生产过程的数字化双胞胎映射系统。设计人员利用软件提供的仿真环境,对产品及生产过程进行设计及优化,以加快产品从构思到投产的周期,减少失误,降低成本。

数字化应用:包括电池质量闭环控制,电池追溯系统的建立,产品大数据分析等。数字化应用需要建立电池设计、制造、质量追溯及梯次利用等全生命周期数据管理应用平台。

 

通过电池数字化设计、制造、应用全流程系统的建立,可以实现电池高效设计、高质量、低成本制造及可靠的安全管控。

 

04

展望

 

智能制造是一项长期的系统工程,核心是用数据解决制造中质量、效率和安全问题,为产业带来更大的价值,实现智能制造道阻且长,然行则将至,相信在未来的发展中,电池装备产业一定会涌现出越来越多创新驱动的智能制造企业!

THE END