锂电产业新发展阶段，正在面临规模化制造升级、技术与工艺持续创新的两大挑战。锂电生产制造过程迫切需要应用更多智能化技术来实现更加精准的过程控制与质量管理。3月27日，寄云科技CEO时培昕博士应邀出席2023年中国电池产业创新发展论坛，就工业大数据在助力锂电行业智能化建设的落地途径和应用前景进行了深度探讨，收获广泛关注。

01 工业互联网已经进入数据智能时代

伴随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断成熟，作为实现智能制造的重要抓手，工业互联网已经从最初的简单数据采集和监控向数据智能化转型。可以说，在工业互联网发展路径清晰的当下，智能化已经成为不可小觑的价值“C位”。

智能化，在信息化和数字化建设的基础上，利用智能技术实现了从数据到信息、知识、决策的转化，开发数据潜力，超越传统认知和知识限制，为企业提高质量、增加效率、释放生产潜能、最大化收益提供有力支持，成为工业互联网建设的核心价值。

其中，智能化帮助企业更“聪明”的核心价值体现在决策环节。Gartner预测，到2023年，超过33%的大型机构将采用智能决策的实践。前，部分领先企业已经抢先落地智能决策应并实现了业务价值突破，智能决策也在碳足迹、碳排放等能耗、减排增效等工业领域的关切问题中凸显了越来越重要的作用。

聚焦锂电产业，在数字经济及智能制造趋势下，锂电产业作为一个典型技术密集型的科技制造行业，由于生产工艺的复杂性和精确性，要求了对生产过程需要实施更精细化的管理，进而保证现有工厂的顺利运行，提升良率，并稳步推进扩产，如何用数据进行价值发掘，通过数据智能形成更加有效的智能决策，成为锂电产业智能化的一大发展方向。

02 TWh时代，锂电智能制造面临挑战

2022年，自主品牌新能源乘用车国内市场销售占比达到79.9%，同比提升5.4个百分点；新能源汽车出口67.9万辆，同比增长1.2倍。可以看出，整个新能源汽车动力电池、储能电池产业发展势头持续增强。与此同时，叠加动力、储能市场高速增长的影响，业界更是预测2023年全球锂电池出货有望进入TWh时代，动力电池大制造时代即将到来。

TWh时代下，电池企业的扩产、产线、制造效率等都会迎来新的质的变化，对制造提出了新要求。一是车规级质量要求要满足Cpk1.67以上，以期全面提升车规级动力电池的安全性；二是车规级动力电池制造的质量和规模要全面对标世界动力电池领先企业；三是要实现从跟随发展到创新引领发展。

在此背景下，锂电智能制造产业的发展面临着诸多压力。下游市场对锂离子电池一致性、良品率、安全性等产业研发、生产制造要求不断提高，叠力原材料供给端快速涨价，都让众多电池企业面临巨大挑战。

特别是在制造端，由于锂电池产品生产工艺复杂，产品参数多，批量生产要求高，产品一致性和稳定性要求高，电池企业对生产装备的精度和效率、智能维护、设备故障诊断能力等方面提出了更高要求。

因此，锂电企业必须积极推进智能化升级，加快数字化、网络化和智能化的应用，提高生产效率和产品质量，不断提升企业核心竞争力，推动自身可持续发展。

03 释放数据潜能 从装备智能化到生产智能化

在高端工业领域，要实现智能化必须有两个先决条件：一是装备的自动化程度足够高；二是生产过程的数字化程度足够高。只有具备这两个先决条件，才有可能在此基础上形成智能化的应用，并通过数据智能的方式实现智能分析、智能决策。

那如何选择合适的切入点与路径，让锂电行业智能化升级实现真正落地？寄云科技CEO时培昕博士表示需要重点关注三点：装备、工艺以及质量，并结合先进的工业大数据技术，通过数据采集、治理、分析和预测，一方面提高设备本身的稳定性和可靠性，另一方面结合工艺、配方及质检数据的分析，对生产工艺进行优化和改进，实现产能、质量、效率等关键指标的持续提升。

1 装备: 装备智能化是锂电生产急需改进的地方

目前，现有锂电装备的控制、保养、稳定性，都远远不能满足越来越复杂的锂电制造的需求。

寄云科技认为，提高锂电装备的智能化程度可以从以下四点入手：一是智能控制，通过数据驱动的控制，实现复杂动态通知；二是预测性维护，构建设备健康档案，通过机器学习实现故障预警；三是数字孪生，通过结合机理和数据驱动，实现在线的性能评估；四是专家知识库，积累历史工艺数据，形成专家知识，指导设备运行参数的优化。

在实现装备的智能控制方面，寄云科技与国内领先的半导体装备厂商北方华创针对气体流量计智能控制，基于寄云工业大数据分析建模平台的数据分析能力，研发了一种流量计信号滤波算法，实现了滞后信号的补偿、降噪，改善传感器的动态性能，响应时间缩短了70%，精确控制气体流量，有效提高流量计产品出厂质检的合格率。

在实现装备的预测性维护方面，寄云科技针对热熔胶机在某生产线上经常性发生非计划性停机，基于设备实时状态的采集和分析，通过机器学习构建故障特征库，实现故障的智能诊断和健康评估，提供完整维护保养和基于寿命预测的备件管理，有效避免关键故障、降低故障排查和修复时间，实现预警时间比真正故障发生时间分别提前了25h和30h（包含中间的停机时间）。

在实现机理+数据融合的数字孪生方面，寄云科技为装备企业构建基于运行数据和机理模型的仿真系统，并通过虚拟传感器实现更全面的感知，完成数字孪生不同应用场景数据信息的打通。通过破除设备、设计、制造、维护等产品生命周期隔离，打通构成数字孪生的闭环，以实现更全面的状态监测、性能评估和预测性维护的能力。

2 工艺：锂电制造工艺的复杂性

当下，动力电池工艺变化非常快。在锂电的制造当中，如果实验验证不充分，生产现场需要大量不停的去改，容易导致生产OEE效能损失巨大。

通过近几年工业智能化应用实践和思考，寄云认为在优化锂电制造的工艺方面，需要高度重视生产工艺参数实时监测、异常检测以及配方优化三个方面，以有效实现企业对生产全局可追溯、可评价和数字化经营决策，加强设备智能管控可视化管理，提升综合良品率，以及减少设备非故障停机和智能调度管控。

工艺参数实时监测，就是针对关键工艺参数，实现实时的状态监测，并目根据工况切片设置严格的监控门限；异常检测，则是基于多因子数据分析确定关键指标的正常和异常状态，并提供告警。

例如，在北方华创半导体炉管工艺参数实时监测和异常检测项目，基于寄云NeuSeer平台和边缘计算网关，帮助企业实现半导体装备的高性能实时数据采集和实时处理，构建实现关键控制指标的异常检测、关键输出指标的在线稳定性控制、基于VM的自动过程控制(R2R)以及多台群组设备的集群管理（配方和调度）。帮助企业提高控制过程的稳定性，加快缺陷定位的速度，更早期的实现缺陷的预警，进而提高生产的运营效率和产品品质。

最后一点值得关注的是工艺配方优化，即从海量的历史配方数据中，通过机器学习，寻找最优配方。例如，寄云科技在协助北方华创实现半导体刻蚀机台的配方优化，使用多种模式分析多种设备产生的刻蚀数据文件并以图表的形式展现分析结果，也可以将多个数据文件中的同一个参数同一步数的最大值、最小值、平均值、Sigma值以图表的形式展现分析结果，为刻蚀设备process tuning提供了准确高效的分析手段，快速找到与目标配方相关的工艺参数，帮助工艺工程师提升问题定位效率。

3 质量：质量管理智能化

生产线的质量监控需要随时掌握缺陷的变化趋势以及实时的状态，做到防患于未然，并且快速反应、迅速对策，降低不良波动带来的损失。

在生产质量溯源和预测分析方面，寄云科技针对电子玻璃生产过程中由于工艺偏差引起的翘曲缺陷，基于海量的历史工艺数据、控制参数和输出环节的检验结果，依托寄云工业大数据分析能力，实现了对电子玻璃生产质量的溯源和预测及产线的实时指标监控，有效提高数据提取和分析效率，协助快速定位缺陷产生的工艺参数异常，并构建质量预测模型，实现将问题诊断和解决的速度从4-5周降至3-4天，提高整体良率3%~5%。

成立至今，寄云科技持续深耕数据智能领域，以丰富的工业智能化行业背景、资深的研发和工程团队、以及海量数据支撑，务实推进工业大数据在智能制造领域中的实施与落地。

基于对工业智能化领域的深度探索，寄云科技致力于成为向锂电行业客户提供智能制造升级赋能的解决方案提供商，将从装备智能化及生产智能化两个维度入手，助力锂电企业实现工业4.0时代的智能化跃迁。

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