锂电池制造技术开发综述

锂电池项目综述

光伏发电必须要与储能配合。此即中国的能源政策。同时，电动汽车业降低了环境污染。本团队已经深耕于此领域。本团队在锂电池领域的技术开发始于2012年春节，至今已10年！其间完成了一系列大型企业项目，仅开发的锂电池制造相关模型就有百余个！

相关的项目有：

（1）光学薄膜厚度密度一致性的开发，通过大量的过程参数优化生产过程

（2）锂电池制造基本模型测试，由某大公司创始人亲自签署；项目确定了模型的极高精度：合同要求85%命中率，实际达到了98%命中率

（3）锂电池生产优化二级系统，比如锂电池极片分切二级系统基于缺陷的模型预报和其中作为主要影响因素的刀豁口预报，完成了一系列软件功能；为实现模型的高精度，预报此缺陷的模型和预报刀豁口的模型都各自经过机器学习

（4）刀豁口测量装置，其硬件为基于1000倍显微镜的照片拍摄及处理，软件为刀豁口的处理逻辑

本公司在相关锂电池项目之后又被接纳为同一公司的云轨项目的供货商（始于2020年）。

相关的锂电池项目技术，仅整理成的PPT（每个可供讲解2小时）就有 十几个（所有智能制造的PPT 共一百多个）！
 

一百多套新兴行业模型

新兴行业模型

在锂电池项目中开发了各个制造工段的一百多套预报各类缺陷和展示参数间关联的模型。 在此后的项目中比如锂电池卷绕、分容和辊压等过程中，也开发了大量的模型。模型的高精度令同行难以置信！见高精度的模型预报。
 

现场问题

经过几年的锂电池大型企业的项目开发，明显感觉到现场提供高质量智能制造所需数据的吃力。企业通常有诸多的现场问题。比如企业的MES系统没有本项目关键的刀具数据，因此，关于刀 豁口和刀具使用情况的数据，只好到剪片机某数据库中寻找，而剪片机经常与生产线连不上网。尽管每家企业在台面上都有海量的数据，但是真正满足高质量智能制造需求的数据却不多，经常存在重要数据遗漏的情形。企业对于现场遗漏数据或故意不采集数据的问题，没有明确的惩罚制度。
 

缺陷预警系统的开发应用

锂电池生产过程的优化，主要得助于缺陷预警系统的开发与应用；而缺陷预警系统的开发与使用，又主要取决于模型的高精度！锂电池项目的获益点综述为：

• 开发了精准的锂电池模型，使得精准的缺陷预报成为可能

• 实现了刀豁口预报模型的机器学习和锂电池缺陷模型的机器学习，保证了模型的高精度

• 刀豁口测量装置软硬件的成功开发保证了高速自动测量，使得刀豁口机器学习得以正常进行，同时也使得现场能够进行刀具的优化使用（见下节的描述）

• 软测量技术的成功使用得助于高精度的模型预报

• 缺陷预警系统的成功开发与使用，大大降低了锂电池次品；通常经过锂电池制造的各个工段，锂电池次品率在中国各厂接近10%！
   

刀具的优化使用

因现场刀具更换所占用时间造成的损失比刀具重新磨消的损耗更大，因此，在刀具使用中，采用根据初始刀豁口对刀具进行分组，比如分成五组，在刀具安装中所有的刀具都取自于其中的一组，这样可以大大降低刀具差异而造成某些刀具过早更换而其他刀具同时更换的损失。

初始刀豁口值是用特殊设计开发自动测量的。自动测量装置的硬件和软件开发详见锂电池缺陷预警系统开发案例。
 

锂电池智能制造技术综述

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