动力电池数字化工厂还有多远？

一方面新能源汽车快速发展和行业加速洗牌，另一方面动力电池制造正朝着高品质、高效率、信息化、可视化方向发展。

 

在这种行业背景下，数字智能化已成为动力电池相关企业提升竞争力的重要利器。同时随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

在刚刚结束的2019高工锂电&电动车年会上，天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院长杜义贤博士、镭煜科技研发制造中心经理龙国斌、阿帕奇应用部经理张婧博士、大族激光总监刘昊、奥普特技术总监贺珍真、中恒智能创始人王方明、万向一二三高级产品管理经理石先兴博士等嘉宾，就“动力电池数字化工厂的进程”展开了交流。

 

首先是关于数字化工厂进程的理解。

 

天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取决于对锂电池的质量要求。因为锂电池安全受水分和金属杂质影响很大。只有在安全问题解决的前提下，能充分控制和阻止电池起火引发的风险时，数字化工厂进程会快一点。

 

万向一二三高级产品管理经理石先兴博士认为，数字化工厂进程的前提是降低成本。由于动力电池制造涉及到的化学体系，电学、物理学非常复杂，数字化降成本不会一步到位。

 

他表示，要想数字化工厂进程加速，首先要加速设备自动率，至少要到99%以上。就目前来看，还有一定差距。另外，万向一直深耕制造业，关于数字化工厂进程的理解是先全部自动化，再去追求数字化，而不是直接就工厂数字化。

 

其次是在数字化工厂进程的探索。

 

利元亨研究院院长杜义贤博士表示，数字化工厂要想完善，可能还需要三年左右时间。这主要存在两个关键问题。第一是采集数据的类型，要多少才够？第二是采集数据的程度要多深？要想解决，预设数字化模型必须充分，数字仿真结果要高度真实，还有像电池的一些性能参数必须能采集到。

 

在数字化工厂进程探索上，利元亨的理解，是将所有和生产相关的信息数字化呈现，保证没有中断，实现管理的可视化和可预测。具体实施上，利元亨从研发到应用将其分为五个层级，包括执行层、控制层、数据层、车间层和企业层，并利用数字孪生技术搭建了可视化平台。

 

关于数字化进程的数据收集，大族激光总监刘昊补充到，这主要取决于客户对数字化成本的敏感度。在这方面，大族激光已能做到将激光焊接，切割时检测到的所有数据上传，并且还能溯源进行实时分析和优化。

 

另外大族激光还使用数字化孪生调试技术，能直接通过软件平台和硬件交互。这样调试可以多进程展开，周期缩短，交付速度更快。

 

镭煜科技研发制造中心经理龙国斌则从电池干燥工艺方面进行补充。他表示，现在做硬壳或软包电池，数字化方面，可以测夹具温度，电芯内部温度还检测不到。关于水分含量，干燥前后可以用在线水含量仪器测试。不过数据精准度越高，成本就越高。

 

最后是数字化工厂进程的数据检测上传。

 

在数据检测上传方面，奥普特技术总监贺珍真表示，视觉本质上就相当于一个传感器，将检测到的产品信息、数据等进行转换，然后通过MES上传到数字化工厂的数据库。

 

奥普特在这方面对客户完全开放，甚至连配方的变动，参数的变动，质检的数据都会放开。通过全力配合客户，一起打造好数字化工厂的信息流。

 

阿帕奇应用部经理张婧博士认为，在数字化工厂进程的数据管理上，阿帕奇的激光系统可实时监控功率等参数，并可以做到精细化管理。这一方面能保证激光器焊接等工作的精准结果，另一方面对信息进行去伪存真，并在数字化工厂的数据系统下，可闭环实现自身工艺实时改进。

 

在数字化工厂的安全防火等数据报警方面，中恒智能创始人王方明表示，自主研发的红外线测温设备，能精准检测到分容/化成工序阶段的电池温度并上传系统，实时分析预警。

 

一方面可确保数字化工厂有足够时间将危险电池移出，放到安全位置。另一方面提前反馈，为电池数字化工厂提供决策依据，降低突发风险成本。

摘要

随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

一方面新能源汽车快速发展和行业加速洗牌，另一方面动力电池制造正朝着高品质、高效率、信息化、可视化方向发展。

 

在这种行业背景下，数字智能化已成为动力电池相关企业提升竞争力的重要利器。同时随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

在刚刚结束的2019高工锂电&电动车年会上，天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院长杜义贤博士、镭煜科技研发制造中心经理龙国斌、阿帕奇应用部经理张婧博士、大族激光总监刘昊、奥普特技术总监贺珍真、中恒智能创始人王方明、万向一二三高级产品管理经理石先兴博士等嘉宾，就“动力电池数字化工厂的进程”展开了交流。

 

 

首先是关于数字化工厂进程的理解。

 

天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取决于对锂电池的质量要求。因为锂电池安全受水分和金属杂质影响很大。只有在安全问题解决的前提下，能充分控制和阻止电池起火引发的风险时，数字化工厂进程会快一点。

 

万向一二三高级产品管理经理石先兴博士认为，数字化工厂进程的前提是降低成本。由于动力电池制造涉及到的化学体系，电学、物理学非常复杂，数字化降成本不会一步到位。

 

他表示，要想数字化工厂进程加速，首先要加速设备自动率，至少要到99%以上。就目前来看，还有一定差距。另外，万向一直深耕制造业，关于数字化工厂进程的理解是先全部自动化，再去追求数字化，而不是直接就工厂数字化。

 

其次是在数字化工厂进程的探索。

 

利元亨研究院院长杜义贤博士表示，数字化工厂要想完善，可能还需要三年左右时间。这主要存在两个关键问题。第一是采集数据的类型，要多少才够？第二是采集数据的程度要多深？要想解决，预设数字化模型必须充分，数字仿真结果要高度真实，还有像电池的一些性能参数必须能采集到。

 

在数字化工厂进程探索上，利元亨的理解，是将所有和生产相关的信息数字化呈现，保证没有中断，实现管理的可视化和可预测。具体实施上，利元亨从研发到应用将其分为五个层级，包括执行层、控制层、数据层、车间层和企业层，并利用数字孪生技术搭建了可视化平台。

 

关于数字化进程的数据收集，大族激光总监刘昊补充到，这主要取决于客户对数字化成本的敏感度。在这方面，大族激光已能做到将激光焊接，切割时检测到的所有数据上传，并且还能溯源进行实时分析和优化。

 

另外大族激光还使用数字化孪生调试技术，能直接通过软件平台和硬件交互。这样调试可以多进程展开，周期缩短，交付速度更快。

 

镭煜科技研发制造中心经理龙国斌则从电池干燥工艺方面进行补充。他表示，现在做硬壳或软包电池，数字化方面，可以测夹具温度，电芯内部温度还检测不到。关于水分含量，干燥前后可以用在线水含量仪器测试。不过数据精准度越高，成本就越高。

 

最后是数字化工厂进程的数据检测上传。

 

在数据检测上传方面，奥普特技术总监贺珍真表示，视觉本质上就相当于一个传感器，将检测到的产品信息、数据等进行转换，然后通过MES上传到数字化工厂的数据库。

 

奥普特在这方面对客户完全开放，甚至连配方的变动，参数的变动，质检的数据都会放开。通过全力配合客户，一起打造好数字化工厂的信息流。

 

阿帕奇应用部经理张婧博士认为，在数字化工厂进程的数据管理上，阿帕奇的激光系统可实时监控功率等参数，并可以做到精细化管理。这一方面能保证激光器焊接等工作的精准结果，另一方面对信息进行去伪存真，并在数字化工厂的数据系统下，可闭环实现自身工艺实时改进。

 

在数字化工厂的安全防火等数据报警方面，中恒智能创始人王方明表示，自主研发的红外线测温设备，能精准检测到分容/化成工序阶段的电池温度并上传系统，实时分析预警。

 

一方面可确保数字化工厂有足够时间将危险电池移出，放到安全位置。另一方面提前反馈，为电池数字化工厂提供决策依据，降低突发风险成本。

摘要

随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

一方面新能源汽车快速发展和行业加速洗牌，另一方面动力电池制造正朝着高品质、高效率、信息化、可视化方向发展。

 

在这种行业背景下，数字智能化已成为动力电池相关企业提升竞争力的重要利器。同时随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

在刚刚结束的2019高工锂电&电动车年会上，天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院长杜义贤博士、镭煜科技研发制造中心经理龙国斌、阿帕奇应用部经理张婧博士、大族激光总监刘昊、奥普特技术总监贺珍真、中恒智能创始人王方明、万向一二三高级产品管理经理石先兴博士等嘉宾，就“动力电池数字化工厂的进程”展开了交流。

 

 

首先是关于数字化工厂进程的理解。

 

天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取决于对锂电池的质量要求。因为锂电池安全受水分和金属杂质影响很大。只有在安全问题解决的前提下，能充分控制和阻止电池起火引发的风险时，数字化工厂进程会快一点。

 

万向一二三高级产品管理经理石先兴博士认为，数字化工厂进程的前提是降低成本。由于动力电池制造涉及到的化学体系，电学、物理学非常复杂，数字化降成本不会一步到位。

 

他表示，要想数字化工厂进程加速，首先要加速设备自动率，至少要到99%以上。就目前来看，还有一定差距。另外，万向一直深耕制造业，关于数字化工厂进程的理解是先全部自动化，再去追求数字化，而不是直接就工厂数字化。

 

其次是在数字化工厂进程的探索。

 

利元亨研究院院长杜义贤博士表示，数字化工厂要想完善，可能还需要三年左右时间。这主要存在两个关键问题。第一是采集数据的类型，要多少才够？第二是采集数据的程度要多深？要想解决，预设数字化模型必须充分，数字仿真结果要高度真实，还有像电池的一些性能参数必须能采集到。

 

在数字化工厂进程探索上，利元亨的理解，是将所有和生产相关的信息数字化呈现，保证没有中断，实现管理的可视化和可预测。具体实施上，利元亨从研发到应用将其分为五个层级，包括执行层、控制层、数据层、车间层和企业层，并利用数字孪生技术搭建了可视化平台。

 

关于数字化进程的数据收集，大族激光总监刘昊补充到，这主要取决于客户对数字化成本的敏感度。在这方面，大族激光已能做到将激光焊接，切割时检测到的所有数据上传，并且还能溯源进行实时分析和优化。

 

另外大族激光还使用数字化孪生调试技术，能直接通过软件平台和硬件交互。这样调试可以多进程展开，周期缩短，交付速度更快。

 

镭煜科技研发制造中心经理龙国斌则从电池干燥工艺方面进行补充。他表示，现在做硬壳或软包电池，数字化方面，可以测夹具温度，电芯内部温度还检测不到。关于水分含量，干燥前后可以用在线水含量仪器测试。不过数据精准度越高，成本就越高。

 

最后是数字化工厂进程的数据检测上传。

 

在数据检测上传方面，奥普特技术总监贺珍真表示，视觉本质上就相当于一个传感器，将检测到的产品信息、数据等进行转换，然后通过MES上传到数字化工厂的数据库。

 

奥普特在这方面对客户完全开放，甚至连配方的变动，参数的变动，质检的数据都会放开。通过全力配合客户，一起打造好数字化工厂的信息流。

 

阿帕奇应用部经理张婧博士认为，在数字化工厂进程的数据管理上，阿帕奇的激光系统可实时监控功率等参数，并可以做到精细化管理。这一方面能保证激光器焊接等工作的精准结果，另一方面对信息进行去伪存真，并在数字化工厂的数据系统下，可闭环实现自身工艺实时改进。

 

在数字化工厂的安全防火等数据报警方面，中恒智能创始人王方明表示，自主研发的红外线测温设备，能精准检测到分容/化成工序阶段的电池温度并上传系统，实时分析预警。

 

一方面可确保数字化工厂有足够时间将危险电池移出，放到安全位置。另一方面提前反馈，为电池数字化工厂提供决策依据，降低突发风险成本。

摘要

随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

一方面新能源汽车快速发展和行业加速洗牌，另一方面动力电池制造正朝着高品质、高效率、信息化、可视化方向发展。

 

在这种行业背景下，数字智能化已成为动力电池相关企业提升竞争力的重要利器。同时随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

在刚刚结束的2019高工锂电&电动车年会上，天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院长杜义贤博士、镭煜科技研发制造中心经理龙国斌、阿帕奇应用部经理张婧博士、大族激光总监刘昊、奥普特技术总监贺珍真、中恒智能创始人王方明、万向一二三高级产品管理经理石先兴博士等嘉宾，就“动力电池数字化工厂的进程”展开了交流。

 

 

首先是关于数字化工厂进程的理解。

 

天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取决于对锂电池的质量要求。因为锂电池安全受水分和金属杂质影响很大。只有在安全问题解决的前提下，能充分控制和阻止电池起火引发的风险时，数字化工厂进程会快一点。

 

万向一二三高级产品管理经理石先兴博士认为，数字化工厂进程的前提是降低成本。由于动力电池制造涉及到的化学体系，电学、物理学非常复杂，数字化降成本不会一步到位。

 

他表示，要想数字化工厂进程加速，首先要加速设备自动率，至少要到99%以上。就目前来看，还有一定差距。另外，万向一直深耕制造业，关于数字化工厂进程的理解是先全部自动化，再去追求数字化，而不是直接就工厂数字化。

 

其次是在数字化工厂进程的探索。

 

利元亨研究院院长杜义贤博士表示，数字化工厂要想完善，可能还需要三年左右时间。这主要存在两个关键问题。第一是采集数据的类型，要多少才够？第二是采集数据的程度要多深？要想解决，预设数字化模型必须充分，数字仿真结果要高度真实，还有像电池的一些性能参数必须能采集到。

 

在数字化工厂进程探索上，利元亨的理解，是将所有和生产相关的信息数字化呈现，保证没有中断，实现管理的可视化和可预测。具体实施上，利元亨从研发到应用将其分为五个层级，包括执行层、控制层、数据层、车间层和企业层，并利用数字孪生技术搭建了可视化平台。

 

关于数字化进程的数据收集，大族激光总监刘昊补充到，这主要取决于客户对数字化成本的敏感度。在这方面，大族激光已能做到将激光焊接，切割时检测到的所有数据上传，并且还能溯源进行实时分析和优化。

 

另外大族激光还使用数字化孪生调试技术，能直接通过软件平台和硬件交互。这样调试可以多进程展开，周期缩短，交付速度更快。

 

镭煜科技研发制造中心经理龙国斌则从电池干燥工艺方面进行补充。他表示，现在做硬壳或软包电池，数字化方面，可以测夹具温度，电芯内部温度还检测不到。关于水分含量，干燥前后可以用在线水含量仪器测试。不过数据精准度越高，成本就越高。

 

最后是数字化工厂进程的数据检测上传。

 

在数据检测上传方面，奥普特技术总监贺珍真表示，视觉本质上就相当于一个传感器，将检测到的产品信息、数据等进行转换，然后通过MES上传到数字化工厂的数据库。

 

奥普特在这方面对客户完全开放，甚至连配方的变动，参数的变动，质检的数据都会放开。通过全力配合客户，一起打造好数字化工厂的信息流。

 

阿帕奇应用部经理张婧博士认为，在数字化工厂进程的数据管理上，阿帕奇的激光系统可实时监控功率等参数，并可以做到精细化管理。这一方面能保证激光器焊接等工作的精准结果，另一方面对信息进行去伪存真，并在数字化工厂的数据系统下，可闭环实现自身工艺实时改进。

 

在数字化工厂的安全防火等数据报警方面，中恒智能创始人王方明表示，自主研发的红外线测温设备，能精准检测到分容/化成工序阶段的电池温度并上传系统，实时分析预警。

 

一方面可确保数字化工厂有足够时间将危险电池移出，放到安全位置。另一方面提前反馈，为电池数字化工厂提供决策依据，降低突发风险成本。

摘要

随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

一方面新能源汽车快速发展和行业加速洗牌，另一方面动力电池制造正朝着高品质、高效率、信息化、可视化方向发展。

 

在这种行业背景下，数字智能化已成为动力电池相关企业提升竞争力的重要利器。同时随着智能制造发展浪潮不断向前推进，动力电池数字化工厂的进程是锂电产业最关心的命题之一。

 

在刚刚结束的2019高工锂电&电动车年会上，天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu、利元亨研究院院长杜义贤博士、镭煜科技研发制造中心经理龙国斌、阿帕奇应用部经理张婧博士、大族激光总监刘昊、奥普特技术总监贺珍真、中恒智能创始人王方明、万向一二三高级产品管理经理石先兴博士等嘉宾，就“动力电池数字化工厂的进程”展开了交流。

 

 

首先是关于数字化工厂进程的理解。

 

天鹏电源高级副总裁 Oiyama Kiyokazu表示，其快慢的根本取决于对锂电池的质量要求。因为锂电池安全受水分和金属杂质影响很大。只有在安全问题解决的前提下，能充分控制和阻止电池起火引发的风险时，数字化工厂进程会快一点。

 

万向一二三高级产品管理经理石先兴博士认为，数字化工厂进程的前提是降低成本。由于动力电池制造涉及到的化学体系，电学、物理学非常复杂，数字化降成本不会一步到位。

 

他表示，要想数字化工厂进程加速，首先要加速设备自动率，至少要到99%以上。就目前来看，还有一定差距。另外，万向一直深耕制造业，关于数字化工厂进程的理解是先全部自动化，再去追求数字化，而不是直接就工厂数字化。

 

其次是在数字化工厂进程的探索。

 

利元亨研究院院长杜义贤博士表示，数字化工厂要想完善，可能还需要三年左右时间。这主要存在两个关键问题。第一是采集数据的类型，要多少才够？第二是采集数据的程度要多深？要想解决，预设数字化模型必须充分，数字仿真结果要高度真实，还有像电池的一些性能参数必须能采集到。

 

在数字化工厂进程探索上，利元亨的理解，是将所有和生产相关的信息数字化呈现，保证没有中断，实现管理的可视化和可预测。具体实施上，利元亨从研发到应用将其分为五个层级，包括执行层、控制层、数据层、车间层和企业层，并利用数字孪生技术搭建了可视化平台。

 

关于数字化进程的数据收集，大族激光总监刘昊补充到，这主要取决于客户对数字化成本的敏感度。在这方面，大族激光已能做到将激光焊接，切割时检测到的所有数据上传，并且还能溯源进行实时分析和优化。

 

另外大族激光还使用数字化孪生调试技术，能直接通过软件平台和硬件交互。这样调试可以多进程展开，周期缩短，交付速度更快。

 

镭煜科技研发制造中心经理龙国斌则从电池干燥工艺方面进行补充。他表示，现在做硬壳或软包电池，数字化方面，可以测夹具温度，电芯内部温度还检测不到。关于水分含量，干燥前后可以用在线水含量仪器测试。不过数据精准度越高，成本就越高。

 

最后是数字化工厂进程的数据检测上传。

 

在数据检测上传方面，奥普特技术总监贺珍真表示，视觉本质上就相当于一个传感器，将检测到的产品信息、数据等进行转换，然后通过MES上传到数字化工厂的数据库。

 

奥普特在这方面对客户完全开放，甚至连配方的变动，参数的变动，质检的数据都会放开。通过全力配合客户，一起打造好数字化工厂的信息流。

 

阿帕奇应用部经理张婧博士认为，在数字化工厂进程的数据管理上，阿帕奇的激光系统可实时监控功率等参数，并可以做到精细化管理。这一方面能保证激光器焊接等工作的精准结果，另一方面对信息进行去伪存真，并在数字化工厂的数据系统下，可闭环实现自身工艺实时改进。

 

在数字化工厂的安全防火等数据报警方面，中恒智能创始人王方明表示，自主研发的红外线测温设备，能精准检测到分容/化成工序阶段的电池温度并上传系统，实时分析预警。

 

一方面可确保数字化工厂有足够时间将危险电池移出，放到安全位置。另一方面提前反馈，为电池数字化工厂提供决策依据，降低突发风险成本。