蜂巢能源在考虑通过AI技术为制造环节进行赋能

摘要

产业的创新，亟待新技术的导入，在制造环节，智能化、大数据的导入也可能更好地赋能电池的生产制造。

如何借助人工智能与深度学习技术,赋能现有的动力电池制造，这正在成为头部动力电池企业探索的重要方向。

高工锂电获悉，宁德时代联合了百度飞桨开源深度学习开源平台，优化升级其原有的电池缺陷质量检测产线，为动力电池质量保障筑起智能防线。

动力电池的质量极为关键，一旦出现瑕疵，极有可能带来安全问题。宁德时代董事长曾毓群在多个场合提出，其对于动力电池的产品缺陷率正在由PPm级（百万分之一）做到PPb级（十亿分之一），提升了三个量级。

在电池生产环节，金属焊接产生的颗粒是否掉在表面、有没有漏涂、焊接工艺是否一致等，直接影响产品最终质量，因此是每个工序之后必需要检测的细节，检测总监控参数超过3000个。

业界传统检测方式基本是人工用明眼去看，不同产线各个方面要求也不一致，每个标准都需要人工一一确认，整体流程极其复杂、低效。

面对十亿分之一的要求挑战，宁德时代一方面应用了传统机器视觉的策略，同时，也在探索开发基于深度学习的更智能的检测策略。

一个比较现实的问题在于，在新的应用当中大量运用迁移学习、监督学习等AI相关技术，将各条线上的人工经验快速应用以敏捷判定检测是否合格。但实际的业务上线，对人工智能算法的模型精度和速度十分苛刻，这也引发了宁德时代在AI与产业融合道路上更深层次的思考。

宁德时代的产品质量稳定性与其严格的品控技术不无关系：电池在产线上缺陷漏检率小于1DPPB；生产流水线上，对检测速度的要求也是几近极限，单张产品图像缺陷检测的平均时长要低于2毫秒。

为了达到以上标准，宁德时代的算法工程师和百度飞桨的工程师投入了大量的努力，通过仔细分析数据特征并优化模型，针对产线环境进行优化，以及和原有产线流程打通。

同时，宁德时代通过百度飞桨深度优化过的PP-YOLO和ResNet系列算法提升算法精度，调整预测batch，采用多线程数据预处理，优化预处理后数据内存拷贝实践等策略，最终提升检测精度及预测效率达到实际生产需求。

相较于业界传统检测算法，宁德时代动力电池高精度质量检测过杀率优化了1倍，且算法在多产线上进行迁移部署的效率也得到了全面优化提升，不仅为宁德时代的动力电池质量的保障进一步保驾护航，也在一定程度上降低了产线研发的成本。

除了宁德时代，另一家动力电池企业蜂巢能源也在考虑通过AI技术为制造环节进行赋能。

2020年底的蜂巢电池日活动上，其对外介绍了利用AI技术提升动力电池品质的方法。

一是AI+容量预测。传统的动力电池生产工艺的最后一个环节，是分容。其逻辑是，由于生产一致性并不可能绝对地高，因此要通过化成，测量出准确容量，将容量一致的产品挑选出来。在此过程中，电池要反复充放电，既需要大量的化成设备，又要浪费电量。

AI+容量预测的目标是取消分容。这项技术由蜂巢和西门子联合开发。他们通过读取生产过程中的数据，建立预测模型，对电池容量进行测算。

目前，这一容量模型预测的准确度已经达到了98%以上。蜂巢还将继续提升容量预测的准确度，计划明年3月份先上线运行。并预计在2023年直接取消分容。

二是AI智能焊接技术，分为激光焊接技术和超声波焊接技术。这项技术的目的是，实现在线不破坏性100%的全检。

在激光焊接环节，AI技术会监控不同的零部件在各工序的参数，从而达到焊接数据实时采集，自动标定数据，实时预测焊接位置；在线检测+自学习+焊接参数矫正；在超声波焊接环节，可以通过AI技术实时监控，及时反馈及告警；不良率降低50%；

按计划，AI激光焊接技术在2022年导入；智能超声波焊接技术在2021年下半年进行量产验证。

三是AI自放电检出。该技术既能检测电压，同时也检测漏电流，而且使用大数据做AI分析，动态地预测电池状态。这项技术的应用，有望缩短电池静置时间50%；库位数量减少50%；厂建面积降低50%，运营费用降低200万元。预计在2021年进行量产验证。

对于宁德时代、蜂巢能源等企业的技术探索，高工锂电认为，动力电池的进一步发展要注重与AI智能、大数据、云计算等的深度融合。产业的创新，亟待新技术的导入，在制造环节，智能化、大数据的导入也可能更好的赋能电池的生产制造，在提升生产效率的同时，更大程度提升动力电池的品质及安全性能。

同时，动力电池涉及到材料、装备、工艺多个环节，只有基于不同环节的整合创新和开放式融合，打破现有的产业壁垒和创新边界，建立新的产业生态，才有可能更大程度上推动电池的颠覆性创新。

责任编辑：xj

原文标题：CATL/蜂巢探路 看AI如何赋能动力电池智造

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