“電池制造有8大難點——極精密要求、極快速度、極高一致性、極低缺陷率、極高柔性、極高安全、極低成本、極高潔凈度。”
12月8日，在于海南舉辦的2023世界新能源汽車大會中，寧德時代首席科學家吳凱發表了《電池極限制造與人工智能技術融合的實踐與思考》演講，介紹了當前動力電池產業極限制造與人工智能相結合的趨勢，以及對相關問題的思考。
動力電池產業為何需要極限制造？
隨著新一輪科技革命孕育興起，電池極限制造迎來新的發展機遇。
今年以來，在全球電動化全面加速的背景下，中國電池產業繼續突飛猛進。“今年雖然也面臨了一些困難，但是電池產業雪厚坡長，應用前景廣闊。”吳凱說。
數據顯示，我國11月的新能源汽車滲透率已經接近40%，今年歐洲的新能源汽車滲透率大概在15%左右，美國的新能源汽車滲透率基本穩定在9%以上。受益于此，吳凱認為，電池產業大概率也將從GWh時代正式進入TWh時代。
在吳凱看來，正是由于電池的大規模應用，對電池的生產制造提出了更高要求。
“傳統制造業的6Sigma質量標準要求，是指每百萬個產品當中，允許出現1-3個不良品，這在傳統制造業中已經是比較高的水平了，像手機、芯片也都是這個水平。”吳凱說，“但一輛汽車底盤上，會安裝上百個上千個電芯，每一個單元都是一個獨立的單元，任何一個單元出現問題都可能會發生危險。從安全角度來看，按照傳統制造業原有的6Sigma質量標準，已經無法滿足新能源汽車、大巴等駕乘場景對于安全性的要求。”
為此，寧德時代在業內率先提出了極限制造。
據吳凱介紹，這首先體現在極高的生產效率。值得一提的是，就在今年10月底，寧德時代的貴州基地投產，產線從投料到電池成品的流程，可實現平均每秒一顆電芯，2.5分鐘內完成一個完整的電池組，單線產能達到10GWH。而據介紹，目前日韓電池企業最高可達到3到4GWH。
寧德時代的貴州基地
其次是極快的柔性制造，換型時間最短不到3天，以快速滿足越來越多的新能源車企的個性化需求。
最后是極優的質量控制，對不良品的要求上升到十億級，也就是每十億個產品當中，才允許出現1-3個不良品，也就是PPB級產品缺陷率。
“在極限制造體系下，寧德時代收獲了行業里僅有的兩座燈塔工廠，但是仍然希望能夠向0缺陷率更進一步。而計算機視覺、機器學習、云計算、大數據等人工智能技術是我們繼續提升極限制造體系的關鍵手段。”吳凱說。
人工智能技術如何在電池極限制造中應用？
在吳凱看來，將電池制造技術與人工智能技術相融合有諸多難題。
一方面，鋰電池制造屬極精密超高速的控形控性制造，制造裝備的性能直接決定電池質量。十幾年前，全球基于消費類電池的制造工藝和設備，都無法滿足動力電池大規模高一致性制造要求。
對此，寧德時代先后研制了勻漿系統、激光焊接設備等系列動力電池高端制造裝備，實現了國產化替代。研制出寬幅涂布裝備和高速卷繞裝備，設計開發了極耳成型機、連續輥焊機等裝備，關鍵裝備全球領先，填補了國際空白。
另一方面，將人工智能技術融入電池極限制造的難度還在于，“電池到現在依然是一個非標產品，例如寧德時代服務了全球幾乎所有的主流車企，不同車企、不同品牌車型所需要的的動力電池在尺寸、性能要求上都不盡相同。”吳凱說。
為了滿足敏捷且多樣化的電池供應需求，寧德時代創新了全流程虛擬仿真加速柔性制造。利用計算機技術和虛擬現實技術，將實際生產工藝過程模擬成虛擬環境，以此來驗證工藝流程的可行性，提前發現并解決潛在的問題，從而大幅提升成產效率。
此外，產品缺陷檢測也是個難題。在超高速的生產環境下，去發現材料表面上微米級的缺陷是很難的，為此，寧德時代發明了多幀照片微米級精度融合處理技術，定義了超過 200 類工藝缺陷，構建了全球最豐富的動力電池缺陷數據庫，還將AI 圖像缺陷檢測引入到鋰電行業，AI 圖像缺陷檢測通過不斷學習和優化算法，提高檢測的準確性和穩定性。
不僅如此，寧德時代創建了全流程智能測控系統。以仿生可視化巡檢替代人工巡檢，全生產流程設置超6800個質量控制點，鋪設4萬余個圖像傳感器，全面監控生產設備，實時捕捉產品狀態。
在此基礎上，運用AI圖像算法對產品外觀和尺寸的高精缺陷作出判斷，提前預警質量偏差，并迅速反饋至控制設備進行優化，確保每組電池出倉前均經過100多道檢測工序、平均追溯數據超1萬項，最大程度避免產品缺陷。
而在運維方面，寧德時代構建了裝備智能健康管理與預測性維護系統，通過多種傳感信息融合，包括時空信息的關聯，識別出來主要關鍵設備的性能衰退，預測精度>98%。對關鍵裝備，可實現48小時提前預警。
工程人員可以根據設備狀態，安排合理的維保。使得我們的產線近乎零停機時間。同時，實時監測各個設備，可以降低人工巡檢的工作量。因為有大量的數據可以快速地排查，哪些地方需要關注，精準規劃備品備件。
電池未來極限制造走向何方？
據吳凱介紹，在智能化方面，未來一系列智能技術的研發和導入，將實現電池生產從決策到執行整個過程的智能化，減少人員操作導致的不一致，提高控制精度、效率，降低成本。安全質量方面，將通過精益化物料、數字化工藝設計、全流程質量追溯等手段，確保缺陷產品不漏殺。
針對低碳要求，企業要積極采用綠電，從廠房到工藝到設備均大力推廣節能降耗技術，循環使用各種能源，并通過綜合能源管理系統對各方面能耗進行監控分析，加快節能降耗新技術的開發應用。另外，設備的一體化設計和標準化，以及工廠完全自動化也是未來的方向。
“當前，人工智能技術正在以驚人的速度發展，其強大的計算能力和智能分析能力正在為電池制造帶來巨大變革。”吳凱最后表示。
12月8日，在于海南舉辦的2023世界新能源汽車大會中，寧德時代首席科學家吳凱發表了《電池極限制造與人工智能技術融合的實踐與思考》演講，介紹了當前動力電池產業極限制造與人工智能相結合的趨勢，以及對相關問題的思考。
動力電池產業為何需要極限制造？
隨著新一輪科技革命孕育興起，電池極限制造迎來新的發展機遇。
今年以來，在全球電動化全面加速的背景下，中國電池產業繼續突飛猛進。“今年雖然也面臨了一些困難，但是電池產業雪厚坡長，應用前景廣闊。”吳凱說。
數據顯示，我國11月的新能源汽車滲透率已經接近40%，今年歐洲的新能源汽車滲透率大概在15%左右，美國的新能源汽車滲透率基本穩定在9%以上。受益于此，吳凱認為，電池產業大概率也將從GWh時代正式進入TWh時代。
在吳凱看來，正是由于電池的大規模應用，對電池的生產制造提出了更高要求。
“傳統制造業的6Sigma質量標準要求，是指每百萬個產品當中，允許出現1-3個不良品，這在傳統制造業中已經是比較高的水平了，像手機、芯片也都是這個水平。”吳凱說，“但一輛汽車底盤上，會安裝上百個上千個電芯，每一個單元都是一個獨立的單元，任何一個單元出現問題都可能會發生危險。從安全角度來看，按照傳統制造業原有的6Sigma質量標準，已經無法滿足新能源汽車、大巴等駕乘場景對于安全性的要求。”
為此，寧德時代在業內率先提出了極限制造。
據吳凱介紹，這首先體現在極高的生產效率。值得一提的是，就在今年10月底，寧德時代的貴州基地投產，產線從投料到電池成品的流程，可實現平均每秒一顆電芯，2.5分鐘內完成一個完整的電池組，單線產能達到10GWH。而據介紹，目前日韓電池企業最高可達到3到4GWH。
寧德時代的貴州基地
其次是極快的柔性制造，換型時間最短不到3天，以快速滿足越來越多的新能源車企的個性化需求。
最后是極優的質量控制，對不良品的要求上升到十億級，也就是每十億個產品當中，才允許出現1-3個不良品，也就是PPB級產品缺陷率。
“在極限制造體系下，寧德時代收獲了行業里僅有的兩座燈塔工廠，但是仍然希望能夠向0缺陷率更進一步。而計算機視覺、機器學習、云計算、大數據等人工智能技術是我們繼續提升極限制造體系的關鍵手段。”吳凱說。
人工智能技術如何在電池極限制造中應用？
在吳凱看來，將電池制造技術與人工智能技術相融合有諸多難題。
一方面，鋰電池制造屬極精密超高速的控形控性制造，制造裝備的性能直接決定電池質量。十幾年前，全球基于消費類電池的制造工藝和設備，都無法滿足動力電池大規模高一致性制造要求。
對此，寧德時代先后研制了勻漿系統、激光焊接設備等系列動力電池高端制造裝備，實現了國產化替代。研制出寬幅涂布裝備和高速卷繞裝備，設計開發了極耳成型機、連續輥焊機等裝備，關鍵裝備全球領先，填補了國際空白。
另一方面，將人工智能技術融入電池極限制造的難度還在于，“電池到現在依然是一個非標產品，例如寧德時代服務了全球幾乎所有的主流車企，不同車企、不同品牌車型所需要的的動力電池在尺寸、性能要求上都不盡相同。”吳凱說。
為了滿足敏捷且多樣化的電池供應需求，寧德時代創新了全流程虛擬仿真加速柔性制造。利用計算機技術和虛擬現實技術，將實際生產工藝過程模擬成虛擬環境，以此來驗證工藝流程的可行性，提前發現并解決潛在的問題，從而大幅提升成產效率。
此外，產品缺陷檢測也是個難題。在超高速的生產環境下，去發現材料表面上微米級的缺陷是很難的，為此，寧德時代發明了多幀照片微米級精度融合處理技術，定義了超過 200 類工藝缺陷，構建了全球最豐富的動力電池缺陷數據庫，還將AI 圖像缺陷檢測引入到鋰電行業，AI 圖像缺陷檢測通過不斷學習和優化算法，提高檢測的準確性和穩定性。
不僅如此，寧德時代創建了全流程智能測控系統。以仿生可視化巡檢替代人工巡檢，全生產流程設置超6800個質量控制點，鋪設4萬余個圖像傳感器，全面監控生產設備，實時捕捉產品狀態。
在此基礎上，運用AI圖像算法對產品外觀和尺寸的高精缺陷作出判斷，提前預警質量偏差，并迅速反饋至控制設備進行優化，確保每組電池出倉前均經過100多道檢測工序、平均追溯數據超1萬項，最大程度避免產品缺陷。
而在運維方面，寧德時代構建了裝備智能健康管理與預測性維護系統，通過多種傳感信息融合，包括時空信息的關聯，識別出來主要關鍵設備的性能衰退，預測精度>98%。對關鍵裝備，可實現48小時提前預警。
工程人員可以根據設備狀態，安排合理的維保。使得我們的產線近乎零停機時間。同時，實時監測各個設備，可以降低人工巡檢的工作量。因為有大量的數據可以快速地排查，哪些地方需要關注，精準規劃備品備件。
電池未來極限制造走向何方？
據吳凱介紹，在智能化方面，未來一系列智能技術的研發和導入，將實現電池生產從決策到執行整個過程的智能化，減少人員操作導致的不一致，提高控制精度、效率，降低成本。安全質量方面，將通過精益化物料、數字化工藝設計、全流程質量追溯等手段，確保缺陷產品不漏殺。
針對低碳要求，企業要積極采用綠電，從廠房到工藝到設備均大力推廣節能降耗技術，循環使用各種能源，并通過綜合能源管理系統對各方面能耗進行監控分析，加快節能降耗新技術的開發應用。另外，設備的一體化設計和標準化，以及工廠完全自動化也是未來的方向。
“當前，人工智能技術正在以驚人的速度發展，其強大的計算能力和智能分析能力正在為電池制造帶來巨大變革。”吳凱最后表示。
