隨著智能制造發(fā)展浪潮不斷向前推進，動力電池數字化工廠的進程是鋰電產業(yè)最關心的命題之一。
一方面新能源汽車快速發(fā)展和行業(yè)加速洗牌，另一方面動力電池制造正朝著高品質、高效率、信息化、可視化方向發(fā)展。
在這種行業(yè)背景下，數字智能化已成為動力電池相關企業(yè)提升競爭力的重要利器。同時隨著智能制造發(fā)展浪潮不斷向前推進，動力電池數字化工廠的進程是鋰電產業(yè)最關心的命題之一。
在剛剛結束的2019高工鋰電&電動車年會上，天鵬電源高級副總裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院長杜義賢博士、鐳煜科技研發(fā)制造中心經理龍國斌、阿帕奇應用部經理張婧博士、大族激光總監(jiān)劉昊、奧普特技術總監(jiān)賀珍真、中恒智能創(chuàng)始人王方明、萬向一二三高級產品管理經理石先興博士等嘉賓，就“動力電池數字化工廠的進程”展開了交流。
首先是關于數字化工廠進程的理解。
天鵬電源高級副總裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取決于對鋰電池的質量要求。因為鋰電池安全受水分和金屬雜質影響很大。只有在安全問題解決的前提下，能充分控制和阻止電池起火引發(fā)的風險時，數字化工廠進程會快一點。
萬向一二三高級產品管理經理石先興博士認為，數字化工廠進程的前提是降低成本。由于動力電池制造涉及到的化學體系，電學、物理學非常復雜，數字化降成本不會一步到位。
他表示，要想數字化工廠進程加速，首先要加速設備自動率，至少要到99%以上。就目前來看，還有一定差距。另外，萬向一直深耕制造業(yè)，關于數字化工廠進程的理解是先全部自動化，再去追求數字化，而不是直接就工廠數字化。
其次是在數字化工廠進程的探索。
利元亨研究院院長杜義賢博士表示，數字化工廠要想完善，可能還需要三年左右時間。這主要存在兩個關鍵問題。第一是采集數據的類型，要多少才夠？第二是采集數據的程度要多深？要想解決，預設數字化模型必須充分，數字仿真結果要高度真實，還有像電池的一些性能參數必須能采集到。
在數字化工廠進程探索上，利元亨的理解，是將所有和生產相關的信息數字化呈現(xiàn)，保證沒有中斷，實現(xiàn)管理的可視化和可預測。具體實施上，利元亨從研發(fā)到應用將其分為五個層級，包括執(zhí)行層、控制層、數據層、車間層和企業(yè)層，并利用數字孿生技術搭建了可視化平臺。
關于數字化進程的數據收集，大族激光總監(jiān)劉昊補充到，這主要取決于客戶對數字化成本的敏感度。在這方面，大族激光已能做到將激光焊接，切割時檢測到的所有數據上傳，并且還能溯源進行實時分析和優(yōu)化。
另外大族激光還使用數字化孿生調試技術，能直接通過軟件平臺和硬件交互。這樣調試可以多進程展開，周期縮短，交付速度更快。
鐳煜科技研發(fā)制造中心經理龍國斌則從電池干燥工藝方面進行補充。他表示，現(xiàn)在做硬殼或軟包電池，數字化方面，可以測夾具溫度，電芯內部溫度還檢測不到。關于水分含量，干燥前后可以用在線水含量儀器測試。不過數據精準度越高，成本就越高。
最后是數字化工廠進程的數據檢測上傳。
在數據檢測上傳方面，奧普特技術總監(jiān)賀珍真表示，視覺本質上就相當于一個傳感器，將檢測到的產品信息、數據等進行轉換，然后通過MES上傳到數字化工廠的數據庫。
奧普特在這方面對客戶完全開放，甚至連配方的變動，參數的變動，質檢的數據都會放開。通過全力配合客戶，一起打造好數字化工廠的信息流。
阿帕奇應用部經理張婧博士認為，在數字化工廠進程的數據管理上，阿帕奇的激光系統(tǒng)可實時監(jiān)控功率等參數，并可以做到精細化管理。這一方面能保證激光器焊接等工作的精準結果，另一方面對信息進行去偽存真，并在數字化工廠的數據系統(tǒng)下，可閉環(huán)實現(xiàn)自身工藝實時改進。
在數字化工廠的安全防火等數據報警方面，中恒智能創(chuàng)始人王方明表示，自主研發(fā)的紅外線測溫設備，能精準檢測到分容/化成工序階段的電池溫度并上傳系統(tǒng)，實時分析預警。
一方面可確保數字化工廠有足夠時間將危險電池移出，放到安全位置。另一方面提前反饋，為電池數字化工廠提供決策依據，降低突發(fā)風險成本。
