为什么动力电池的品质难管？-电子发烧友网

利元亨首次提出了“海葵智造”概念，由“看的见的智慧”智能装备+“看不见的智慧”软件系统两部分组成，全新定义了锂电池“数智化”生产理念并付诸于实际。

相关数据显示，预计2021年全国动力电池的预装机量约82.7GWh，同比增长30%，主机厂对锂电产品的一致性、安全性等标准均需达到国际一流水平，六西格玛质量管理体系工厂、产品符合TS16949质量体系认证等；因此，锂电池企业必须更大限度的解决产能与良率的矛盾点。

为什么动力电池的品质难管？

通常锂电池设备的规格书要求单工序制程优率达99.5%，由于动力电池众多工序之间的优率差叠加，使整线直通率仅有86%左右(99.5%^30=86.03%，假定按30个工序计算)，客观存在着约14%的总体不良率；当单工序制程优率达到±3σ达到99.73%，那么整线直通率仅能提升到92%左右(99.73%^30=92.21%)。

而在当前形势下，电池企业降本势在必行，在原材料和其它成本压缩空间有限情况下，通过提高质量实现“提质增效”是当前最重要竞争策略。

2020年初，利元亨Louise首次提出了“海葵智造”的概念，“海葵”是诞生于寒武纪时期的先古物种，其身体柔韧，生命力极强，且周身多触手十分敏锐。在深植锂电智能装备的基础上，针对实施过程中所遇到的各种问题进行思考，一切从解决客户工艺、制造、品质、成本、管理痛点出发，推出了一套全新的适用于锂电行业的“数智化整线解决方案”。独具“高敏”、“柔性”、“生命力”等特性与先古生物“海葵”高度契合，因此利元亨将这套锂电行业智能制造定制解决方案定义为“海葵智造”。

“海葵智造”的定义

“海葵智造”由“看的见的智慧”智能装备+“看不见的智慧”软件系统两部分组成，其在智能制造体系中的定位：智能工序为基础的智能工厂、基于精益制造的MES系统、工业物联网、全自动生产线、高速数据采集标准；能够解决生产的灵活性不足、关键系统平台缺失、部分信息化系统未布置、信息不能互通形成孤岛、产线的数据利用率较低、产能低下、运维成本过高等痛点。智能装备：利元亨自主开发涂布，分切、卷绕、叠片、注液等单机设备及自动化组装线，覆盖中后段设备需求及部分前段设备需求。

“海葵智造”在智能制造体系中的定位

“海葵智造”从精准数据采集、数字看板、排产系统、设备管理智能调度、物料资源管理等，帮助企业实时掌握各生产线的产量数据，并做到生产数据可视化。全新定义了锂电池“数智化”生产理念并付诸于实际，旨在为客户打造一条不用“陪产”的“数智化”产线，让客户的投资价值最大化。

“海葵智造”的框架图

“海葵智造”的目标

“海葵智造”涵盖物料资源管理、生产计划管理、数据分析、生产过程管理、质量管理体系五大板块，通过五大板块提升生产过程透明性，加强生产追溯、质量控制和过程优化。运营目标：生产效率提高20%以上 , 运营成本降低20%以上, 产品研制周期缩短30%以上, 产品不良品率降低20%以上, 单位产值能耗降低10%以上

数字化信息模块示意图

“海葵智造”的实施要点

动力锂电池生产的数据采集特点是：数据量大、采集频率高、数据类型多、对象种类多、可靠性要求高、真实性要求高、安全性要求高等。

“海葵智造”采用DIM数据直采方式,实现MES系统对于现场设备层数据直接采集, 打破低时效、不全面的顽疾, 实现现场数据精准、高速采集；渗透至锂电池生产的全工艺，与利元亨智能智造设备相配套的数字化软件系统直接从设备底层融合，按照锂电生产工艺流程搜集数据，做到可迅速回溯，发现并判断问题，智能推荐最优解决方案。

锂电池工厂数据采集示意图

构建互联互通的工业以太网，以及动力电池工业信息网络技术标准是做好数字化转型的基础，集团管理系统和其他相关系统的数据融合，可设置数据传输方向，上传或下发数据同步方式同步周期等相关参数，具体实现方案：一，设置中间数据库；二，通过web service技术；三，人工导入导出方式；四，与ERP的数据链接等。

整体网络架构层

建立企业数据技术标准,构建完整的数字化工厂，工序, 工艺建模技术路线；具体的业务功能包括：①工厂建模；②工艺建模；③生产工单；④设备管理；⑤数据采集与管控；⑥品质管控；⑦报表与看板；⑧接口管理；⑨成品仓管理；⑩高级应用。

基于锂电制造“工序”的数字化工厂模型

海葵智造”如何落地？

“海葵智造”是真正的以客户实际需求的角度出发而构建的“数字化智能生产体系”，整体实施需要历经三个阶段。

第一阶段：基于客户现状的基础上所进行的调研与分析，通过业务访谈总结（看自己）、数字化趋势分析（看未来）、行业案例分析（看行业）三个维度，全面解读制造战略；第二阶段：从制造数字化业务场景分析、（业务、系统、数据、技术架构）规划、制造管理体系优化和变革三个方面进行制造数字化蓝图与顶层规划；第三阶段：通过系统设计和选型到系统实施和技术支持来实现最终的项目落地。从看不见的智慧和看得见的智慧两个层面入手。