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锂电池行业
团队自2012年春节开始进军锂电池行业，至今已有10年！在进入企业项目之前，我们已经就锂电池制造过程中常见的缺陷进行建模，开发了一百多套模型，并在此后结合现场项目，开发出了基于锂电池制造的缺陷预警系统；此技术已经作为深圳市质量月重点推广内容：深圳质量月在一天的活动中用半天时间听取我们的缺陷预警系统报告。
项目示例一：锂电池毛刺控制及软硬测量系统
锂电池毛刺，如果超出允许长度，会导致锂电池着火，比如可以导致之前的三星电池着火，以及电动汽车使用过程中自燃等问题，属于恶性事故必须解决。
本项目通过分析一系列影响因素，找出描述锂电池毛刺长度的模型，由此建立毛刺缺陷预警系统。在生产过程中，当毛刺水平达到允许最大程度的80%时开始预警，当达到90%后强烈预警。此比例在软件中是可调的。
这是某大型电动车公司锂电池智能制造的关键项目之一。智能制造需要系统的智能，通常由模型来预报，比如此处的毛刺长度。
在影响和控制锂电池分切毛刺长度的众多举措中，控制刀具使用寿命是关键。现场在生产中，当一把刀使用大约一个星期后，就要换下继续磨削。由于各把刀的质量难以完全相同，所以此项目想通过初始刀豁口值和分切过程中来料极片缺陷质量等关键因素来确定每把刀的使用寿命。
由于现场数据结构存在一定的问题，比如，刀具编号不存在于MES数据库之中。
因此，在获取一把刀使用的初始时间和结束时间的时间段之内，只好间接地获取该把刀所切的所有卷的卷号，目前是通过检片机中数据库而获得。
至今已经与该公司签订过三个与锂电池相关的技术合同。本团队不仅是该公司在锂电池/电动汽车方面的供货商，也是该公司云轨技术的供货商。
详见：金通毛刺缺陷模型极高精度（某
大型锂电池厂)
项目示例二：早期的技术开发
详见：金通锂电池涂布厚度密度
一致性二级控制
项目示例三：锂电池缺陷预警系统
详见：金通基于锂电池的缺陷早期预警系统
项目示例四：锂电池方面更多技术资料
在此整理了部分相关资料，如下所述，包括十几套相关的计算机控制系统，部分合同内容综述，可用于讲述几十个小时的锂电池课件PPT（锂电池领域的16套PPT，每套两学时加技术讨论
）。培训PPT共100余套，其中30余次的智能制造培训已经完成，见Meta4-0.com/training。
锂电池智能制造技术综述
工业4.0元宇宙网
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