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如何建设锂电池“智能产线”?

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随着新能源汽车用动力电池市场的快速扩大和储能市场的不断发展,应用领域对电池的高安全性、高一致性、高合格率和低 制造成本提出了更高的要求,如果继续沿用过去半自动化、半人工的生产方式,产品将难以适应国际化竞争的需求。电池企业必须投入更多资源,通过技术创新、生产自动化和管理规范化,加快实现电池行业的智能制造。那么我国动力电池生产线将何时实现智能化?

市面上常见的新能源汽车,它的动力来源于锂电池。而支撑整个汽车的日常动力消耗的供电系统,是由几颗到数百颗电芯组成的模组,经由串并联所组成的PACK,加保护线路板及外壳后,成为能够直接提供电能的组合体,是组成新能源汽车动力电池系统的重要部分。

无论是软包电池、方形铝壳电池、还是圆柱电池,电池模组组装线都是从电芯上料开始,在经过单体处理、侧板(或电芯)涂胶、电池堆叠、模组端侧板焊接、模组BSB交接及EOL测试等流程。

现在市场上的汽车厂商对电池要求不一,因此模组的生产工艺各有不同,这对自动化产线提出了更多的要求,由于模组尺寸、容量、壳体不固定,自动化产线的兼容性就显得十分重要。

面对产能过剩大背景下,新一代产线不仅要求发挥非标设备的个性定制化服务,完美契合各厂家对硬件配置、工艺要求的多种需求,而且需要运用数字孪生技术,做到产线与数字孪生平台对接,快速换型、信息无缝对接,随时随地通过PC或移动终端掌控工厂生产状况。

模组PACK线需求难点

高度定制化需求

PACK是根据整车厂的要求,对不同车型进行针对性研发,具有较强的定制化属性,当前市场上各家汽车厂商的要求不同,几乎没有两家车企的模组和生产工艺是一样的,这也对自动化产线提出了更多的要求。

高安全高稳定要求

动力电池系统PACK的核心难点在于定制化的市场需求;优质的动力电池系统PACK能够基于车厂客户不同车型的个性化需求,同时对动力电池BMS方案、热管理、空间尺寸、结构强度、系统接口、IP等级和防护等进行定制化研发与设计,通过各种成熟技术的交互使用实现动力电池组各模块的有机结合,保障核心储能装置电芯的安全性和稳定性,确保产品安全。

整线节拍控制要求;

整条自动线节拍是平均到每个工作站的工作时间节拍而非传统意义上见到的流水线。传统的生产线上,从上个工作站完成后传送到下个工作站,总有工作站在等待,这样就浪费了节拍和效率,锂电电池需求的增长,要求生产保持高节拍,高效生产,满足市场供给需求。

兼容性低;

高效自动化生产线除了满足以上硬件配置和工艺要求以外,还需要重点关注其兼容性和‘整线节拍’,同时有效提升动力电池系统与不同厂商的不同车型的匹配性和应用性,由于模组的不固定,所以来料的电芯、壳体、PCB板、连接片等都可能发生变化,生产线的兼容性就显得尤其重要。

随着锂电行业高速增长,头部企业快速布局,增加产能,PAC线优化实践,积极尝试应用智能化设备,机械臂、协作机器人、移动机器人等,提升PACK线效率。

锂电池制造工序对设备的可靠性、稳定性和对工艺控制的高精度要求,以及对生产数据的智能处理需求,倒逼动力电池生产线进行自动化、智能化升级。

智能产线

智能产线就是在生产和装配的过程中,各个设备能够通过传感器,RFID自动进行数据采集,并通过LED显示屏实时显示生产状态,同时能够通过机器视觉和多种传感器(颜色,轮廓,位移传感器)进行质量检测,自动剔除不合格品,并对采集的数据进行分析,找出质量问题的成因,并且能够支持多种相似产品的混线生产和装配,灵活调整工艺,适应小批量、多品种的生产模式。此外,智能产线还需要具有柔性,可实现对机器人抓手和夹具工装自动切换,针对人工操作的工位,能够给予智能的提示。

整个的生产过程由一个智慧的大脑综合操控着,应用视觉,MES,机器人等技术,实现监控室的人员不再需要频繁切换多个系统,生产现场也不需要人员参与。这就是智能生产线。

智能产线需要集成智能感知、控制技术、人工智能、执行技术和数字化等技术,企业需要在理解下游客户工艺的基础上进行方案设计与实施,可以实现自动上下料、搬运、码垛、检测、组件安装、焊接、拧紧、喷涂、封装、智能排产、数据采集、信息追溯与交互等功能,实现精益与智能制造,这对企业自身的系统集成能力提出较高的要求。

智能产线的特点及要求是:

装备智能化

1.1 自动化:自动化率>95%

不可为了自动化而自动化,一定是考虑了一定产品兼容性,特别是要保障稳定性,如果失去了稳定性,由于高自动化节省的人工、提高的效率,可能会转化为停产损失以及设备维护人员。要在产品兼容、简单可靠、物流转运自动化、智能质量检测甚至预测、信息系统互联等的基础上,实现设备自动化。

通过自动测量、自动拧紧、自动测试、工业机器人技术的应用可以有效提升设备自动化水平。如应用四轴机器人、六轴机器人以及AGV等自动化设备,其中多关节机器人可进行搬运、抓取、涂胶、装配、激光焊接、拧紧、测试、清洗、包装等作业,AGV则是可以实现自动上料、物料转运、实现无人化生产车间。机器人执行端有在位检测功能,防撞检测功能。

在视觉上,2D视觉则被应用在视觉定位、机器人引导以及各类的缺陷检测。

使用2D视觉与3D视觉对电芯来料进行检测,当视觉抓取分析到电芯规格异常时会实时报警。

3D视觉被应用在涂胶效果、模组Busbar焊接焊缝质量检测、其它高度差、平面度、厚度测量。

1.2,柔性化:混流生产或快速换模(<10Min)

能够支持多种相似产品的混线生产和装配,灵活调整工艺,适应小批量、多品种的生产模式。上、下一道工序出现异常的情况下,系统根据工艺节拍智能将产品自动从移栽平台放入/取出,同时调试时可以大大缩短周期。产品工艺改变时,可以更换部分工站,实现工艺的切换;

通过柔性工装、工业机器人系统、控制软件的系统开发提升设备的柔性水平,机器人用于核心功能的实现,各个工位之间具有精度高、换型容易等特点,结合缓存工位,可以吸收全线的产品波动从而提高生产弹性;

1.3,数字化:生产过程可在现

生产数据可追溯,过程可全程监控;在生产和装配的过程中,能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效(OEE)等数据采集,并通过电子看板显示实时的生产状态,能够防呆防错;

多种检查传感器系统:

CCD传感器、扫码系统、位移传感器等,把过程信息转化为数字化信息。如过程对每一个极柱连接片有压紧功能,压力可调及监控功能、焊接压紧工装自动清洁焊渣

流程自动化

创建了工厂智能平台,通过智能制造系统平台的搭建,实现锂电池全工序的透明化生产管理;正向追溯,可快速追踪产品流向,及时发现并排出异常产品,实现生产过程“零缺陷”流出;逆向追溯,可快速定位原料异常、设备异常、人员异动等。

实现ERP、APS、MES、WCS、WMS、安灯系统等信息系统互通互联,生产过程透明,实时进行故障诊断。

生产协同化

数字孪生:生产场景实时再现,虚拟产线与实际产线同步

而在产品工序移动、原材料绑定装配关系、设备加工执行、生产过程检验执行、以及质量异常审核等节点,可以实时、自动记录所有关键生产和工艺数据,并通过边缘计算的实现,对设备请求实现毫秒级响应,支持动力电池的快节奏生产。

与MES系统对接无缝对接:可按订单匹配生产逻辑,电芯上料批次无缝切换

管理智慧化

MES数据管理系统贯穿整个工厂生产流程,牵引着整个生产过程的各个层面的管控,追溯生产工艺参数情况,质量状况、用料状况等精细化控制,可以帮助客户发现产线、工艺的不足,实时改进产线。

感知全息化


从工艺规划、节拍仿真与优化、虚拟现实(VR)、虚拟调试为一体的数字化的开发平台

实现整线智能并不容易,其涉及到多学科、多工种之间的配合及协调。首先,设备企业要充分了解行业的诸多生产工艺的同时,要熟悉智能化、无人化等生产理念;其次,企业要有先进技术的应用实施能力,如MES、视觉、预警判断等;最后,设备企业还要拥有贯穿电池生产线整线的软件能力、设计能力。

那么这是如何做到的呢?

首先是建立专家系统。将人的经验、生产客观规律转化为知识并进行数字化,通过流程引擎对生产流程进行数字化,驱动生产流程自动运行。再通过规则引擎技术将人的经验数字化,实现自判断、自决策。

基于此类技术进一步释放人的脑力劳动让机器学会接收生产任务、判断生产状况、决策生产动作、实现生产线高度自动化。并且智能生产线提供可视化的操作工具,通过简单的学习就可以调整生产工艺或者是配新的生产线。这样整个生产线就变成了一个可以自感知、自学习、自决策、自驱动、自适应的智能体。


此时,人已经不是生产过程的主要执行者而是变成了监督者和管理者

为了更好地辅助管理者,在远端感知生产。智能产线还可以结合数字孪生技术,提供生产感知中心。可以更加沉浸地获取相关生产信息,了解智慧引擎的决策过程并及时干预生产,人机协作共同驱动生产向着最优的方向发展。这个生产线的管理也由于大数据、算法等技术的介入,变得先知先觉,使得历史可追溯、现状可感知、未来可预测。加之专家系统对于生产知识的支撑,使得智能生产线可以实时精细化管理到生产线上的具体设备,并根据知识动态调整参数进一步提高生产质量。智能生产线自身具备分析和决策的能力,当生产线发生意外状况时,将调动专家知识库支撑此决策,并自动下发任务解决问题。当需要人员现场处理时,也会更加合理地调度人员,这也改变了人管机的模式,变成了由机器管理人员。当操作工人收到提示后,按照智慧引擎给出的工作引导,到达现场进行操作,将问题一项一项地排除,并将结果通过智能终端上报给智能生产线的决策大脑,根据综合数据决策是否恢复生产线运行,直到完成所有生产任务。智能生产线除了装备智能、产线智能这些改变,还要改进多产线、多车间、多环节协同,也包括带来的管理模式变革。


©文章来源于头条号锂电笔记



来源:锂电那些事
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首次发布时间:2023-08-08
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