动力电池大规模制造时代来临，市场要求愈发精细化，叠加双碳目标背景，如何提升效率、提高品质、降低能耗成为行业面临的共同课题。而数字化和智能化逐渐成为塑造这一核心竞争力的关键。
出于对成本、效率、良率的极致追求，锂电行业进入数字化和智能化的全新发展阶段，各大厂商纷纷加大数字化技术投入。但我们发现，新能源企业距离较为成熟的数字化转型，还有很多课题：
实验数据量往往涉及数百乃至数千组测试结果，且数据格式多样，数据结构可能不统一，导致数据导入、清洗与整合工作极其繁琐。
从数据提取、格式转换、异常值剔除、数据标准化到初步统计分析，这些重复性劳动占据了研发周期的很大比重，挤压了深度研究的时间。
研发人员通常只能对关键指标进行对比分析，难以全面捕捉到数据中的微妙趋势、隐藏关联和异常模式。导致重要信息的遗漏，影响对实验结果的准确解读和对下一步研究方向的判断。
实验设计中常常涉及多个变量的交互影响，如温度、倍率、SOC（荷电状态）等，当需要对比这些多维度、多条件下的测试结果时，传统的手动对比方式既耗时又容易出错。
目前很多实验室仍然采用线下统计设备通道状态，手动导出数据来进行分析处理的工作模式，庞大的业务数据零散分布在多个文件/系统中，彼此之间难以关联打通，产生大量的数据孤岛，类型多样的实验数据以数据文档、扫描件形式传递，测试报告高度分散在邮件、文件夹中，难以集中管理，出现差错之后，无法追溯，且共享性和复用性非常低下……不仅浪费资源且无法保证数据的真实性、时效性。
该研究院是中科院物理所与江苏中关村产业园合作创立，荟萃了国内外高水平研发人员。2020年笔者团队与研究院建立了深度的战略合作关系，通过导入LIMS进行实验室的管理，提升实验室的使用效率、试验样品管控、工艺数据跟踪等。具体功能明细包括请检业务流程、样品接收、标签打印、入库/留样管理、检验任务分配、样品领用、录入检测结果、项目复核、报告编制等。
▶ 应用成效
完成了全要素考虑（人机料法环），全场景覆盖（下单、审批、领样、检测等），全成员参与（研发人员、检测人员、管理者）的深度闭环。通过线上快速提单，自动流转审核等，实现全流程电子化，数据记录全留存，错误数据及环节可追踪，快速查阅，快速调用。
工作流程示意
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该公司拥有8大创新实验室，采购了自于9大设备厂商、10种类型的2000多台设备，不仅数量众多，设备类型、软件协议等存在较大差异。大规模的测试活动产生海量的测试数据，涵盖结构化、半结构化及非结构化等多种形态，其中非结构化数据占比高达80%以上，包括图像、音频、视频及各类文档，其存储需求大、格式多样、结构复杂，对处理技术要求极高。
▶ 解决方案及应用成效
为解决上述痛点，笔者团队为其搭建了统一的数据中心，集成目前实验中心2000多台设备的实验数据进入系统， 通过平台自动采集设备原始数据、自动进行数据治理和清洗、自动生成试验报表；建立理化、性能、安全、原材料、机理仿真等数据库，实现数据结构化存储及测试数据拉通，快速无缝地将测试过程中的各个数据文件打通，工程师可以快速查询电池的整个生命周期性能数据，相比传统EXCEL节省大量时间。
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从测试设备上获取的数据需要经过人工计算、展示、对比、筛选、拟合等操作，得出差异性，分析结果判断图表是否有意义，进行分发和报告汇报。工程师每日需处理200-500GB不同来源及类型的数据，不仅耗费人力、出错率高、且数据未做深度挖掘，利用率低。
该企业原有的LIMS技术架构较为落户，整体设计考虑不足，已经不能支撑现有测试业务，对不同SOC、温度、倍率等嵌套条件的测试，需要对比出在不同测试条件下的最优设计方案耗费大量时间，也经常发生分析错误，导致返工，专业博士每日耗费大量精力在数据处理加工、报表制作等琐碎事务，无法专注前沿开发。
▶ 解决方案及应用成效
在构建起高效的数据采集与整合体系后，我们为其进一步升级平台，内嵌了高度智能化的数据分析引擎。
这一引擎不仅囊括了针对CAP、H/L、CRate、DRate、OCV、HPPC、DCR、EIS、Cycle...等多种关键测试项的专项分析功能，还预设了超过150种专业分析模板，精准适配电池性能评估、故障诊断、寿命预测等核心场景。
工程师无需再进行复杂繁琐的手动计算，只需轻点鼠标，即可快速进行数据分析与操作：
灵活便捷查询
我们设计了用户友好的查询界面，可以通过层层递进的下钻式查询方式，灵活获取项目、package信息、组别详情、乃至关联的样品编码，同时也可以从材料体系视角快捷查询数据。
可视化对比分析
无论是单一package内部设计变体的性能差异，还是跨package设计方案的综合比较，都能通过直观的可视化工具清晰呈现，助力研发人员快速识别设计优劣，精准定位优化方向。
智能优劣分析
系统内置的智能算法能够自动评估不同设计方案的性能表现，明确指出在特定测试条件下表现最优的方案，为设计迭代与性能提升提供科学依据。
数据实时监控
针对长循环测试数据，我们实现了每日更新机制，确保问题能被即时发现并分析，有效规避电池安全风险，如爆炸隐患。平台还设置了自动监控截止条件，一旦测试达到预定标准，立即触发警报，确保测试操作的及时调整。
测试异常定位
在测试执行过程中，系统能实时监控并即时识别单体电芯或平行样本的异常情况，提前预警，有效降低了测试过程中的安全风险。
这一系列智能分析工具，极大缩短了该企业从数据到决策的距离，让工程师得以从繁琐的数据处理中解放，专注于创新与优化，加速电池技术的突破性进展。
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过去，该企业在报告生成与递送上遭遇瓶颈，每周仅能完成2至3次，主要受制于人工处理能力，难以满足高频次需求，尤其在涉及长循环测试项目时问题尤为严峻。这类测试包含数千次循环的充电、放电和静置步骤，实验室每周进程约70至100圈，而完整测试需达3000圈，周期冗长。因此，固定的报告排期无法适应研发团队对实时数据反馈的紧急需求，迫使他们频繁发起数据提取请求，自行编撰临时报告，这一过程不仅消耗额外资源，还导致时间延误，影响研发效率。
▶ 解决方案及应用成效
在笔者团队搭建的数字化工作模式下，该企业该企业显著优化了报告生成流程。借助平台内置的200多种通用模板，将报告制作时间效率大幅提升，从原本的8小时缩短至2小时内，及时率达到100%。
平台具备高度灵活性，支持多元化输入手段，包括手动输入、设备数据导入、数仓接入，数据输入后再通过模板自动化生成报告，工程师可以根据自身需求和测试要求、报告格式，灵活地设置模板，以满足特定的应用场景和要求。并且可以用自己习惯的方呈现，如表格、图表、图像等，以大大提高报告的可读性和实用性。
智能报告页面
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当前，大部分企业的研发方式仍依赖大量实验，这一传统的模式难以精细控制变量及评估多因素交互效应，耗时费力且成本高昂。且目前的实验试错方法无法全局考虑问题，也很难完全控制某个单一变量以及考虑到多个因素共同作用下的影响机制，这限制了对电池性能优化潜力的深入挖掘。
通过调研了解，该企业遭遇以下三大困境：
设计表版本迭代不清晰:设计参数繁多，普通Excel设计表比较凌乱，填写设计参数费时费力。
参数之间关联性复杂:材料与设计参数间的逻辑关系及关联性较复杂，难以梳理。
材料数据时效性、共享性差:存储方式、路径较散乱，需要时要从重不同路径查找，较耗时间，准确获取困难，历史数据不能被保存和利用
▶ 解决方案及应用成效
在笔者团队为该公司搭建智能研发平台后，达成以下成效：
电芯需求设计跟踪：构建需求库，实现需求结构化管理及研发需求与测试方案等其他对象之间的关联与追溯。
电芯自动化设计：系统根据用户提供的设计需求，采用多维度相似性度算法，结合多目标优化算法，从历史数据库中匹配出与需求最相似的设计方案。
材料筛选和推荐：材料库后台根据不同的设计数据需求，自动计算符合要求的最佳三种以上材料选型和对应的综合测试报告。
设计结果仿真：根据要求，将设计的图示模拟仿真，实时掌握不同参数对电芯设计的影响。
测试结果分析方案优化：在整个项目内挑选相关电芯数据并做成图表，形成性能报告发送给客户。
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通过以上系列操作，我们为多个电池企业构建出一套满足未来发展5年以上高数据增长、高质量数据监控、高性能数据应用数字化平台，为企业的持续创新与领先奠定了坚实基础。
