新能源动力电池AI智能工厂——“中国智能制造科技进展”案例展示

   日期:2024-12-27    作者:w9h2r 移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/quote/74321.html

进入21世纪,智能制造作为新一代信息技术与先进制造技术深度融合的新型生产方式,已然成为新一轮工业革命的核心驱动力。从自动化生产线到智能机器人,从大数据分析到物联网技术,从机器学习到人工智能的运用,智能制造正在不断推进传统制造业进入一个更加智能、高效、可持续的制造新时代。

2017-2023年,中国科协智能制造学会联合体(IMAC)连续开展“中国智能制造科技进展案例研究”,共遴选出70项“中国智能制造科技进展”案例。成果领域涵盖高档数控机床与基础制造装备、工业机器人、汽车、航空航天、新一代信息技术、纺织、轨道交通、船舶及海工装备、能源装备、工程机械、农业机械、纺织、建筑焊接等制造业重点领域;技术领域涉及工业物联网平台、大数据管理系统、人工智能技术在工厂应用、智能制造设备、柔性智能制造产线、云制造系统、智能工厂、大规模定制平台等。

近期,我们将展示智能制造的科技成果和创新应用,感受智能制造带给制造业的变革与创新。


新能源动力电池AI智能工厂



蜂巢能源科技股份有限公司是专业的锂离子电池系统提供商,专注于新能源汽车动力电池及全序列储能电池产品的研发、生产和销售,并开展电池梯次利用和循环回收业务,可根据客户需求为其提供整体解决方案。自主研发的龙鳞甲电池系统、短刀电池、龙鳞甲电池、无钴正极材料技术、超高速叠片工艺技术、蜂云平台监控系统等核心技术及产品水平处于行业前列,在储能电芯、系统、能源管理系统、大数据平台等方面具备雄厚的研发能力。动力电池正极材料无钴突破性技术获2021年世界新能源汽车大会前沿及创新技术奖、入选中国科学技术协会2021科创中国榜单、蜂云平台的研发及产业化获2022年中国汽车工程学会科学技术进步奖三等奖等。根据中国汽车动力电池产业创新联盟的统计数据,2023年公司动力电池装机量居世界前列。

随着新能源行业的不断发展和进步,TWh时代来临,电池产品研制周期长、生产爬坡慢、服役安全性要求高等矛盾日益凸显。为了解决以上问题,蜂巢能源围绕新能源汽车动力电池的设计、工艺、制造和试验等产品全生命周期的主要过程,建设以“集成化、数字化、网络化、智能化”为特征的新能源汽车动力电池AI智能示范工厂,包括:

1. 智能制造总体设计:研究智能工厂业务架构、功能架构与集成架构,形成六条主线智能制造详细规划方案和升级路径,制定主数据与数据集成规范。

2. 数字化设计:通过PMS及PLM系统,集成电池三维模型设计、性能仿真分析工具,实现对产品设计BOM、设计流程、标准规范及设计过程文档全生命周期管理。

3. 数字化试验:建立覆盖理化、性能、安全、原材料、机理仿真五大类试验数据、集成自动化采集、海量存储与数据多维分析系统。通过LIMS与试验大数据平台集成,打通材料、电芯、模组和电池包全生命周期数据链路。中长期与虚拟试验融合,基于新型材料专家知识库和电池机理模型库,通过AI+仿真试验减少试验次数,缩短新产品研制周期。

4. 数字化工艺:建设工艺设计与工艺知识管理系统,对工艺配方、工艺质量、作业指导书进行精细化管控,通过标准工艺知识库,实现设计工艺高效协同。

5. 数字化制造:通过MES与ERP、CAPP系统集成,实现多级计划协同;通过工业物联网系统,可靠采集生产设备运行状态、检验结果、生产进度以及异常报警数据;通过车间电子看板等工具进行综合集中展示,透明化数字化车间生产过程,提高生产现场管控效率。

6. AI质量检测:自动采集工序质量信息,通过质量全过程追溯系统,持续分析关键工序运行数据,为复杂质量问题分析提供多维分析方法和深度大数据挖掘支持,如通过充放电过程数据预测电芯容量,通过聚合OCV、内阻、K值等质量检测数据并进行离群算法等拆出潜在异常电芯,通过焊接过程数据判定漏焊、夹膜等超声波焊接过程缺陷。

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7. 通过PMS、PLM、CAPP、MES、E-SOP打通设计与制造协同环节,结合8D、DIR、FEMA、要件书、要望书等质量知识管理手段,接收研发设计和试验过程中经验并及时形成设计知识库,持续优化设计品质和效率。

8. 构建数据中台,将研发、生产、经营数据变成资产提供给业务使用。通过多种KPI、分析及预测报表,提高洞察力和决策力,支撑企业级高层视角的作战指挥。

9. 车间生产仿真:利用3D虚拟建模和仿真技术,开展进行车间级和产线级工序仿真,实现布局优化和效率优化;开展洁净车间温、湿度和粉尘控制仿真,实现车间环境的高可靠和低能耗;开展包含前段流程制造、中段离散装配的系列工艺仿真,寻找工艺优化参数,指导工艺高效调优、提升整线OEE。

10. AI先进技术实验室:面向锂电复杂制造过程,部署AI先进技术验证硬件资源如:线体智能控制器、线扫/面阵相机、面密度测量传感、高速固定扫描装置;部署AI先进技术验证软件资源如:涂布表面检测/极片毛刺检测/极组X-ray对齐度检测/顶盖焊接质量检测/密封钉焊接质量检测/包蓝膜缺陷检测等平台。在AI质量缺陷辅助检测、AI安全生产检测、生产设备AI监控、工业物联网数据平台、全局数据存储智能应用、线体智能控制器开发等专题上,依托AI智能制造生态联盟核心伙伴,开展自主可控AI先进技术联合攻关与创新孵化。

11. 先进装备创新实验室:构建迭代产线快速开发能力,包括0.125s高速叠片关键瓶颈突破技术、极耳撕裂检测、毛刺在线监测等先进视觉检测技术、大幅提升干燥效率的微波/红外干燥技术、超声波浸润/电解液漏液/激光焊在线检测技术以及超高速激光焊工艺验证等技术研究,实现锂电国产先进技术装备大幅降本、锂电高速高质量制造技术持续领先性。

在经济效益方面,本项目建设和应用,将持续提升蜂巢能源数字化、智能化水平,促进两化深度融合。项目建成后,电芯产品典型场景设计周期与工艺技术准备周期可缩短30%以上,设计变更同步性提高90%以上,新产品开发能力显著增强;产品不良率降低20%以上。大幅度提升企业核心竞争力与可持续发展能力。在社会效益方面,通过实施新能源汽车动力电池AI智能工厂项目,对行业企业提高智能化水平,提升产品质量、稳定性、提高生产效率与经营效益有良好的引领示范作用,积极推动国内电池行业健康可持续发展,形成产业链同步发展新生态,拉动电池上下游企业同步发展,促进新能源汽车产业技术升级、新能源汽车产业快速发展,形成推动产业经济发展的新动能。



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