在锂电池生产制造中，电池质量与容量的评估是一个不容忽视的成本因素。通过什么方式实现降本增效？

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　　目前在锂电池生产制造过程中，可以通过技术升级对哪些环节进行降本增效？

　　A: 在锂电池生产制造中，电池质量与容量的评估是一个不容忽视的成本因素。据相关资料的统计数据，电芯生产中的化成分容环节需要相当长的存储和测试时间，约占锂离子电池生产成本的三分之一。

　　此外，电池生产中的废品率是另一个成本动因，例如制浆环节中的搅拌均匀程度、是否有杂质混入；涂布环节中的浆料粘度、输出质量的干燥程度和极片空隙率；焊接环节中的焊渣残余量和焊缝尺寸以及装配环节中的机械损伤等等。

　　为了实现这类成本的优化，可以采用对生产制程进行全面质量管理的方法。除了确定生产期间的相关质量参数外，目标还包括对整个生产链进行实时控制，从而控制质量波动，通过早期发现偏差来降低废品率。

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　　通过什么方式实现降本增效？

　　A: 为了实现这一点，在电极制造和电池组装中进行连续的数据采集和数据评估是必要的。这需要全面了解电池生产中的工艺过程和相互关系。由于大量的工艺步骤及其多样性、工艺过程可变性以及工艺之间的交互作用，所以在确定与质量相关的工艺参数和中间产品特性的基础上，需要收集最重要的特性并建立数据库。

　　其中非常重要的是记录电池生产的数据。每个电芯都拥有一个明确的ID。对于每个工艺步骤，生产参数和质量特征都会被记录到数据库中。通过网络接口采集和传输相关数据，并且将数据与电芯的ID进行自动绑定，也可以由生产负责人通过操作界面手动补充数据。

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　　目前现有的技术是否可以实现上述的降本增效方式？

　　A:这里涉及的底层技术主要是工业大数据采集技术，其中主要包括智能传感器技术和射频识别RFID技术。

　　通过智能传感器采集生产过程中的关键数据，主要包括产品/半成品加工精度、设备运行状态、生产环境数据。举例来讲，如电极卷的涂布厚度、电解液注液量、搅拌设备的电机振动频率、涂布设备内部的温湿度信息等。这些关键数据通过数据通讯接口（如OPC UA）传送至生产管理系统以用于对电池的质量进行评估。

　　在生产过程中通过RFID技术保证每卷电级、每块电芯都具备自身的ID识别信息，并且实现电极-电芯-模组-PACK各个工艺环节的数据透明性，从而可以保证打通整个制程的数据流，避免数据孤岛。与此同时，在成品/半成品的周转环节以及化成分容环节，通过RFID物流门技术记录出入库信息，实现生产物流与数据流的高效同步。

　　除了数据收集和数据有效性，有效的质量模型也是实现上述降本增效方式的必要条件。鉴于锂电池的品类及生产工艺的多样性，这里需要生产厂商和系统集成商密切配合，通过如人工神经网络、支持向量机、决策树和多元线性回归等技术建立模型并进行模型评估。举例来讲，基于涂敷过程中的干燥曲线、涂层厚度和填充电解液体积的波动等关键参数，通过使用决策树研究同一个数据集从而确定相互关系，并且基于生产数据预测电池容量。

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