【思考】电池智能制造实现的思路！
根据有关数据显示，2022年8月，新能源汽车零售销量为52.9万辆，同比增长111.2%，环比增长8.8%，新能源汽车渗透率达到28.3%，再创新高，动力电池作为新能源汽车的心脏，产业高景气上行。
随着新能源汽车渗透率的加速提升，动力电池产业的快速扩大，对电池品质提出更高要求。因此，我国电池企业必须通过技术创新、生产自动化及管理规范化，加快推进电池的智能制造步伐，满足新能源汽车和储能应用的高要求，在工业4.0的下半场取得先机。
上期我们聊到，我国锂电生产制造智能化升级的迫切需求和在迈入升级的路上存在诸多难题待解，同时展开了对电池智能制造实现的方向探讨。
本期将延伸对电池智能制造实现的思路，分享我对“未来智造”的当下思考。
电池智能制造实现的思路
电池的智能制造实现的核心方法是基于模型的数字化和基于大数据的智能化，用数据解决制造中质量、效率和安全问题，为产业带来更大的价值。
首先是建立储能电池制造系统信息模型，将设备、物料、环境、信息系统模型化，建立基于模型定义的企业（MDE：Model Base Enterprise）,有了模型就可以数字化，实现了数字化就可以实现基于大数据的智能化。这就是前面提到的电池产业智能化实现的路径。
▲ 智能制造实现路径
有了模型就可以数字化，把实体模型和虚拟模型两者通过数字动态连接就是数字孪生。通过数字孪生可以对系统进行优化，实现虚拟调试、运行。
▲ 基于模型的数字化孪生
没有模型的制造优化方式是人的经验为基础，调整影响要素，解决问题，最后实现的是人的经验积累。基于模型的优化不同，模型的优化积累的结果是模型的积累和优化，而模型可以数字化，这就实现了数字化积累，就可以计算机自己积累优化和深度学习，这就是基于模型优化的魅力。
基于模型的数字化智能制造路径演绎如图：
▲ 智能制造路径演绎
有了模型和数据，可以基于模型寻找影响质量的关键因素和关键质量控制点，控制关键因素获得最佳质量，这就是解决显性问题。有了数据，可以进行数字特征分析提取关键特征，实现预测性维护和健康管理，大大提升生产线运行的合格率。不仅如此，还可以优化设计模型实现反向升级，进一步优化制造，这就是智能制造解决制造问题的本质思路。
基于数据的智能化智能制造路径演绎如图：
智能化指的是基于数据分析结果，挖掘隐形问题，生成描述、诊断、预测、决策、控制等不同应用，形成优化决策建议或产生直接控制指令，从而实现个性化定制、智能化生产、协同化组织和服务化制造等创新模式，并将结果以数据化形式存储下来，最终构成从数据采集到设备、生产现场及企业运营管理持续优化闭环，提高电池制造合格率、一致性和安全性。
概括而言，电池制造是要实现基于模型的数字化和基础数据的智能化，最后达到提升制造安全性、提升制造质量、降低 制造成本的目标。
智能制造是电池产业高质量发展必然途径。
制造业是国民经济的主体也是立国之本，没有强大的制造业就没有国家和民族的强盛，发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。
面向未来，整个世界先进制造技术与装备的发展，产品质量依然是制造业的基石，必须优先把制造业产品的质量放在第一、优先做好的位置。
电池智能制造是实现产品高质量的重要保障，也是电池行业的必然趋势。未来电池制造业如何匹配制造能源的需求？电池制造企业如何进行工艺革新与智能制造升级？还需更多的电池装备企业、电池企业共同深入研究和探索
