基于人工智能技术的锂电池智能制造装备优化策略研究

基于人工智能技术的锂电池智能制造装备优化策略研究

吴松彦

广东亿鑫丰智能装备股份有限公司 广东东莞 523000

摘要：随着新能源汽车产业的蓬勃发展，锂电池作为其核心组成部分，其生产制造水平的提升对整个产业链的发展至关重要。本文针对锂电池智能制造装备的优化策略展开研究，基于人工智能技术，从工艺优化、质量管控、设备维护等多个角度，提出一套完整的智能化解决方案。

关键词：人工智能技术；锂电池智能制造装备；优化策略

前言

锂电池凭借其高能量密度、长循环寿命等优势，已成为新能源汽车的首选动力电池。然而，锂电池生产过程复杂，涉及多个工艺环节，对生产设备和工艺参数的要求极高。传统的生产模式难以适应日益增长的市场需求和品质要求，亟需引入智能制造技术，实现生产过程的自动化、信息化和智能化。人工智能技术的发展为锂电池智能制造装备的优化提供了新的思路和方法。通过对生产数据的采集、分析和建模，可以实现对生产过程的实时监控和预测性维护，提高设备的可靠性和稳定性。

一、现阶段国内锂电池智能制造装备发展情况——以广东亿鑫丰智能装备股份有限公司为例

近年来，随着国家对新能源汽车产业的大力扶持和政策倾斜，新能源汽车销量保持高速增长态势。其中，锂电池作为新能源汽车的“心脏”，对其安全性能和续航里程起着至关重要的作用。传统的锂电池生产线存在效率低下、成本高昂、不良品率高等痛点问题。而智能制造装备的创新发展，有望从根本上解决这些问题，推动锂电池产业朝着自动化、智能化和绿色环保的方向发展。广东亿鑫丰智能装备股份有限公司作为国内锂电池智能制造装备的领军企业，一直致力于相关领域的技术创新。公司研发的多款创新型设备均着眼于提高生产效率、降低生产成本和保证产品良品率。其中，激光模切卷绕折极耳一体机是公司的一大创新亮点。该设备将材料激光模切成梅花状后，再实现自动卷绕和极耳推平， 相较于传统生产工艺，作业效率提高1-3倍，且电解液分布更加均匀，有利于延长电池寿命。此外，该设备的电芯良品率高达100%，从而有效解决了圆柱电池量产难题[1]。除了硬件装备的创新之外，亿鑫丰还重视上下游协同和产业链整合。通过与电池生产厂商的深度合作，公司深刻理解并把握了客户的需求痛点，助力客户提质增效、节能降本。值得一提的是，亿鑫丰正在大力推进“无人工厂”的建设，加大数字化、智能化技术的运用，进一步提高生产线的自动化和智能化水平，有望减少对人力的依赖，降低制造成本。事实上，亿鑫丰公司的创新绝不仅限于单一领域。该公司还开发了应用于新能源材料纳米材料制备的合力爆破纳米材料分散机。这款全球首创的设备可以高效率分散纳米级别材料，相较传统设备节能70%，功效是传统设备的两倍以上，被视为导电浆料等行业的“新宠”。可以说，亿鑫丰公司正在为整个新能源产业输入源源不断的创新动力。

二、基于人工智能技术的锂电池智能制造装备优化策略

（一）基于人工智能技术构建数字化产品及工艺设计模式

在新能源产业迅猛发展的大背景下，锂电池智能制造势在必行。广东亿鑫丰智能装备股份有限公司积极顺应这一趋势，成为国内较早引入人工智能、大数据等先进技术，构建数字化研发设计体系的锂电池设备制造商之一。人工智能在亿鑫丰公司的产品研发设计环节发挥着越来越重要的作用。公司建立了基于机器学习的电池多物理场仿真平台，能在产品设计的早期阶段，通过构建电化学、热学、结构等多维度模型，结合海量实验数据，快速、精准预测各种参数对电池性能的影响。这一做法大大缩短了传统试错法的周期，使新产品设计周期从过去的3-5年大幅压缩至1年左右。同时，亿鑫丰公司还引入了云计算技术，实现了分布式并行计算，进一步提升了仿真效率[2]。

除产品设计环节外，人工智能技术在亿鑫丰公司的工艺设计领域也有着广泛应用。公司自主研发了覆盖电池生产全流程的智能工艺设计平台，借助机器视觉、深度学习等技术对产线实时监控并进行分析。该平台能够基于从上万种传感器和摄像头采集的海量数据，对各道工序进行实时监测和优化。一旦发现异常情况，系统会自动触发预警并调整工艺参数，保证生产处于受控最优状态。在智能化生产线的建设方面，亿鑫丰公司整合了人工智能视觉检测、机器人控制等尖端技术，实现生产线的自动化和智能化。以视觉检测系统为例，亿鑫丰所采用的是国内领先的基于深度学习的缺陷识别算法，能够毫无遗漏地自动检测出电池各部件可能存在的翻折、毛刺、熔渣等缺陷。检测结果会直接反馈至机器人控制系统，指令相关机器人自动进行剔除和返修。除了视觉检测，该公司无人工厂还融入了智能物流管理系统。该系统通过RFID追踪和人工智能调度算法，实现对生产线上各类原材料、半成品和产品的精准管控和高效调度，确保生产高效有序进行[3]。

（二）优化生产装备，研发应用智能制造系统

首先，基于机器视觉和深度学习算法，开发智能视觉检测系统，对电芯的外观缺陷、尺寸偏差等进行在线检测，实现缺陷的自动识别和分类，及时剔除不合格品，提高产品质量的一致性。同时，利用多传感器融合技术，实时监测生产设备的振动、温度、电流等信号，构建设备健康状态监测与故障诊断模型，实现设备的预测性维护，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命，降低维护成本。其次，在生产工艺优化方面，通过对工艺参数和产品性能数据进行采集和分析，利用机器学习算法，建立工艺参数与产品性能之间的映射关系，优化关键工艺参数，如极片的涂覆厚度、压力、速度等，提高产品的一致性和良品率。同时，针对电池的成组和化成等关键工序，研发智能调度和优化算法，根据电池性能的实时检测数据，动态调整工艺参数和生产计划，实现产能和效率的最大化。此外，在智能物流和仓储管理方面，引入自动导引车（AGV）、自动化立体仓库等智能物流设备，结合RFID、二维码等物联网技术，实现物料的自动识别、追踪和调度，优化物流路径和库存布局，提高物流效率和准确性。通过对生产计划、物料消耗、库存水平等数据进行分析，利用智能算法进行需求预测和库存优化，减少呆滞物料和库存积压，降低库存成本。

（三）做好生产管理数字化转型，控制生产成本

在锂电池智能制造中，生产管理的数字化转型是实现降本增效、提高竞争力的关键。通过引入人工智能技术，可从多个方面推动生产管理的数字化转型，实现新一代生产装备的智能化和自动化，减少对人才和技能的依赖，降低生产成本，提高生产效率。首先，通过在生产装备上部署智能传感器和边缘计算设备，可实时采集设备运行参数。利用机器学习算法，对智能制造设备运行数据进行分析和建模，实现设备健康状态的实时监测和预测性维护。通过优化设备维护策略，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命，降低设备维护成本。同时，基于深度学习技术，对生产过程进行实时优化，动态调整工艺参数，提高产品质量的一致性，减少不良品的产生，降低原材料和能源的消耗。

在产线布局和调度方面，引入强化学习等智能优化算法，对生产任务进行动态调度和实时优化。通过对订单信息、设备状态、库存水平等数据进行分析，合理安排生产计划，减少生产瓶颈和闲置资源，提高产线的柔性和敏捷性。同时，利用自动化装配、机器人等技术，替代人工完成重复性、危险性较高的工作，提高生产效率和安全性，减少人力成本和管理难度。此外，在能源管理方面，通过对生产设备的能耗数据进行分析，优化能源使用策略，实现智能化用电和峰谷电价的合理利用，降低能源成本。利用新型储能技术，平滑电网波动，提高能源利用效率。在环境监测方面，通过物联网技术实时监测生产车间的温湿度、空气质量等参数，优化空调系统和通风设备的运行策略，创造舒适安全的生产环境，提高员工的工作效率和满意度。

结论：

总的来说，本研究证实了将人工智能技术融入锂电池智能制造装备中的巨大潜力。人工智能驱动的智能制造控制系统不仅能显著提升生产效率和产品质量，而且具有良好的可扩展性，能够借鉴其他智能制造领域的最新技术进展。未来，人工智能在智能制造领域的应用将越来越广泛。制造商需要加大AI技术的投入力度，并建立完善的数据采集和处理体系，为AI算法模型输入高质量的数据。同时也要注重AI安全性和决策可控性，确保生产过程可控、可审计。

参考文献：

[1]程运建. 物联网与智能制造融合系统在锂电池安全生产中的应用分析 [J]. 中国机械, 2023, (33): 57-60.

[2]李文瑄. 智能制造对制造业企业分工地位的影响研究[D]. 辽宁大学, 2023.

[3]刘萌萌,王学锋,安红伟,等. 基于数字化生产车间的动力锂电池电芯智能制造新模式 [J]. 价值工程, 2022, 41 (26): 64-66.