以上为广告
未来二十年，我国新能源汽车动力电池产业发展至关重要，应开展电池关键技术突破研究，实施电池系统短板技术攻关，为电池产业的规模化、数字化和智能化创设一条可行路径。本文分析了动力电池智能制造的背景和需求，梳理以高强度、高安全、轻量化、低成本为目标的电池制造工艺目标，从闭环控制架构、智能数字字典、知识管理与决策等角度提出新能源汽车电池智能制造的思路和策略，旨在优化工艺，实现更高效率的生产控制和更高质量的加工工艺，进一步推动动力电池创新生产。
关键词：新能源汽车；动力电池；工艺优化；智能制造
动力电池是新能源汽车的“心脏”，作为新能源汽车存储与转换能源的基本单元，动力电池的技术水平影响新能源汽车产业前景。一方面，能源危机不断加剧，受节能减排、绿色出行等理念影响，全球新能源汽车市场持续增长，给动力电池产业带来巨大空间。根据 SNE Research 的数据，2022年全球动力电池建成产能已接近1 TWh，同年全球动力电池装机量为517.9 GWh，同比增长高达75%。我国动力电池产能占世界总量的77%，在世界十大电池制造企业中占六成，反映出我国动力电池产业仍然有着巨大的需求和发展潜能。目前，我国在高端动力电池产品领域有技术优势，其中磷酸铁锂、半固态及全固态等材料创新水平领先，电池结构和电池系统设计领域获得技术突破，实现了体积能量密度和质量能量密度的提升。但在少数先进材料和梯度利用方面，仍存在差距。另一方面，工信部《促进汽车动力电池产业发展行动方案》明确提出继续提升现有动力电池产品的性能质量和安全性，进一步降低成本，在2025 年实现技术变革和开发测试。国务院《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》将动力电池与管理系统纳入新能源汽车关键零部件技术供给体系，提出开展先进模块化动力电池与燃料电池系统技术攻关，实施智能网联技术创新工程，研发复杂环境融合感知、智能网联决策与控制、信息物理系统架构设计等关键技术，支持基础元器件、关键生产装备、高性能自动检测设备等基础共性技术研发创新。政策支撑下的动力电池产业成为推动新能源汽车制造转型升级的重要环节。
2.1 模型化
升级动力电池重大短板装备工程，将选料、机器、制造过程转化为由成套智能装备控制的基础手段，加强关键环节制造设备的协同攻关，集工厂建模、产品建模、工艺建模和质量建模于一体，将全流程基本信息纳入统一收集、分析和决策机制，建立溯源和处理组，用高精度，稳定及可靠的信息模型满足动力电池生产制造的需求。开展动力电池规格尺寸、性能测试、寿命评估、产品编码等标准制订，支持行业组织和企业积极参与国际标准和技术法规的制定，用技术法规领域的话语权为动力电池智能制造开辟空间。
2.2 数字化
数字化是动力电池智能制造的关键抓手，涵盖材料合成、结构设计、工艺规划、设备研制、系统集成、安全维护、质量控制、大数据分析等领域，通过运用工厂仿真、过程仿真、虚拟调试等技术手段，建立实际生产过程与虚拟生产过程的数字化双胞胎映射系统，使得电池从设计到成品全过程实现可视化，减少隐性缺陷，降低综合成本。电池制造控制采用数字方案，通过寄存器配置的方式实现电池调试的各种功能，以高精度模拟前端提高电池化成分容测试系统的效率，增加电池化成设备稳定性，使动力电池生产企业能够更为高效制造安全优良的动力电池组。
2.3 一体化
从原料到布局的一体化是动力电池制造业厚植良好生态的必要目标，利用上中下游深度协同，使产业链各环节融合，提高供应链韧性。正极、负极、电解液和隔膜是动力电池构成要素，为开发出更高质量的动力电池，制造工艺和材料技术必须深度结合，获得更高的效率和精度。可采用新材料技术，改善原料物化性能，用嵌入化合物充当正负极材料，基于电化学脱嵌反应完成电极功能可逆性，实现高能量密度和高循环寿命[1]。一体化意味动力电池制造与大数据、互联网深度融合，打破上下游信息壁垒，优化电池生产结构，在供应端内部放大技术创新和自主权优势，以优胜劣汰降低整体成本，强化动力电池产业透明度。
3.1 搭建闭环控制架构
总体而言，动力电池智能制造是为了实现基于模型的数字化和基于数据的智能化，以生产装备为基础搭建质量闭环控制架构，针对电池生产中出现的质量和性能问题提供专业分析，形成智能制造闭环，辅助管理人员及时发现问题并找到原因，改进生产工艺。首先，开展装备智能化，利用闭环控制原理在装备上设置优化算法，在各层级上开展数字治理。在逻辑控制和检测级引入工艺模型，将所有影响成品质量的数据纳入动作逻辑控制；在工艺模型优化闭环级修正设备加工参数，导入操作防呆和防错，将制造合格率提高到量级以上；自学习循环提升级智能化，凭借工艺积累判断来料和工艺过程的变化，自动修正参数，利用AI机器人学习实时掌控生产数据，减少误差，实现高质量加工。第二，在高速双面涂布机、激光极耳成型机、高速卷绕机、整线无接触电芯装配线、全自动化成分容柜、机器人激光焊接中心等装备上加载底层智能逻辑，用传感器和逻辑控制提高装备自身的定位精度、效率、稳定性等，对设备材料来料参数、过程参数、环境参数和加工产品质量参数进行工艺闭环，优化控制环功能，缩短闭环周期间隔时间，将控制时间精确至毫秒甚至微秒级别。第三，在来料检验、极片制造、电芯制造、电芯PACK、出货品质稽核实现互联互通，用高密度的质量数据监测点进行大数据闭环分析，基于智能码形成双向可追溯控制网。
3.2 提供知识管理决策
动力电池制造流程复杂、设备多、节奏快，对知识管理决策的准确性要求很高，应将人工智能技术、机器视觉技术、自动化技术、数据分析与预测等应用至全生产端，训练智能分析及决策[2-3]。利用机器视觉技术对锂电池生产过程中的各环节进行图像和视频分析，准确检测电池外观的缺陷，如表面瑕疵、变形或污染等，识别生产中的细微缺陷。利用物联网及数据分析技术，将订单接入生产设备数据库，根据资源情况规划和优化生产计划，以实时监控生产线各个环节的工作状态，协调和调度生产资源，确保阶段产品的顺利交付。加载知识管理与智能决策系统，集成电池生产线上的知识和经验，将采集到的数据储存在数据云，将数据转化为有洞察力和参考价值的可视化报告，为电池生产提供智能化的决策支持。规则引擎和预测模型可以自动分析和推荐最佳的生产决策，为决策者所需的实时指标报告，以保障决策的准确性和及时性。在智能设备的引领下，动力电池制造平台具备自主协同操作能力，虚拟现实和增强现实技术的应用可以降低人工误操作风险，提高生产效率、减少返工率和安全事故发生次数，从电池制造企业的长期发展来看，有利于缩减重复成本，延长设备使用时间。
3.3 创新计量解决方案
从新能源汽车的特性来看，要在最大程度上确保工艺方案和电池生产过程中的实际性能特征实现完美契合，必须打造出智能化的生产运作线路。在动力电池制造流程中植入电池车身一体化解决方案思路，用并行式生产流程。创新电池结构，变革研发分工和生产运营形式，将主机厂、整车制造商纳入动力电池设计、研发、生产和运营环节，融合三电系统，用动力域、热管理、电子电气、智驾等系统的高度模块化集成体实现电池与车身的一体化。
动力电池智能制造的核心目标是高效、准确获取生产数据，提升电池制造的质量、效率和安全性。在产能需求和政策指导下，动力电池制造应充分发挥行业组织、产业联盟作用，促进动力电池与材料、零部件、装备、整车等产业紧密联动，按照模型化、数字化、一体化原则使用新型材料和研发技术，搭建质量闭环控制架构，形成生产数据字典，集合数字力量突破制造流程中的局限，提升装备精度和智能化水平，提供可靠知识决策，推进数字化制造装备产业化发展，在动力电池智能制造领域培育核心竞争力。
来源：期刊-《储能科学与技术》作者：罗泽飞1,2，覃元庆2
（1湖南师范大学教育科学学院，湖南 长沙 410081；2河池市职业教育中心学校，广西 河池 547000）
注：版权归原作者所有，文中观点仅供分享交流，不代表本公众号观点和立场。如涉及版权等问题，请您告知，我们将及时处理。
近期推荐：
Click "Read the original" at the bottom
【关注】特斯拉的全球第1000万个电驱系统在上海超级工厂下线
【关注】铝热赋能 轻量未来 | 吉文汽车结构件轻量化创新技术研讨会成功举办
END
中国汽车材料网(qichecailiao.com)--汽车材料与工艺行业门户
Website for automotive material and process industry
技术交流QQ群：108660594；632289855
Technical exchange QQ group：108660594；632289855
技术交流微信群：管理员微信号 18156085929
Submission:Add WeChat
官方投稿邮箱： zgqcclw@126.com
Submission Email
汽车材料领域 线上线下媒体推广
欢迎广告预订 18156085929
Automotive materials field
Online and offline media promotion
Welcome ad booking ，Contact 18156085929
