电池制造安全控制与管控体系

随着储能电池应用的不断加深，单体电池向着大型化，易成组的方向发展，在这一过程中，单体电池的制造技术尤为重要，提高产品一致性，从而使电池成组后的安全性更高，寿命更长，制造成本更低，将是未来锂离子电池制造工艺的发展方向。

为此，还需进一步开发生产高效的自动化设备，研发高速连续稳定的合浆、涂布、辊切制片、卷绕/叠片技术；开展精密智能的自动测量及闭环控制技术研发，提高电池生产过程中的测量技术水平，实现全过程实时动态质量检测与全工序内以及全线质量闭环控制，保证产品的一致性与可靠性；开发自动化物流技术，实现工序间物料自动转运，减少人工的干预，推行NoTouch制造；打造电池制造过程中的智能化追溯体系，对整个工艺过程可实施有效追溯。本文将对制造过程中的安全影响因素控制及核心控制点进行分析。

电池生产制造过程中安全性影响因素

实验表明，在电芯生产过程当中，电芯经过两次以上超声波焊接后，拆解电芯的时候发现内部有很严重的掉粉问题，而现在很多电池在连接过程中都用到了多次超声波焊接。若产生的粉尘未有效地管控，流入电池内部后，存在很大的安全隐患。另外，在化成分容时，电流的精度、时间、化成制度的不同，都会导致电池存在安全隐患。

如今随着制造技术及工艺水平的进一步发展，未来的电池制造需要达到极限制造标准，其中最为重要的就是把电芯的随机缺陷从ppm（百万分之一）级提升到ppb级（十亿分之一），提升三个数量级。这需要在电芯制作过程中，采取更加优良的制造工艺及运行稳定的制造设备，还需采取精密的质量管控与检验措施。

电池制造安全控制核心要点

（1）电池制造数据体系化管控

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据技术的快速发展得益于高速发展的互联网信息技术和传感器技术，成本不断下降的存储技术，以及不断创新和优化的软件算法。

采用设备大数据进行设备监控的架构是通过传感技术先实时采集设备上的共有特性（如使用电流，电压，变形量等），再通过软件对连续数据的分析和处理，得到相应结果。对于数据显著和关键的差异再通过进一步分析与测试，从而确诊故障点和实施故障解決。根据信号的特征设置采样周期，可以得到精准反应实际情况的实时数据。对产线设备、产线辅助设备、生产过程数据、环境数据、物料数据进行采样，并对数据进行建模与分析，输出相应的数据报告，通过数据报告指导制造过程中的工艺优化与诊断决策。安全数据管理体系如下图所示。

安全数据管理体系

（2）电池安全管控的追溯体方法

生产制造过程中，通过数字化监控管理系统，将生产、质检等分散在不同模块中的数据按生产工艺路线有效组织起来，实现从原料投料到成品入库的全生产过程物料跟踪，实现产品信息的有效追溯。

实际生产制造中，每一个电芯单体都具有一个单独的二维码（追溯标记），记录着制造日期，制造环境，性能参数等。配合强大的追溯系统可以将任何信息记录在案。如后续出现异常，可以随时调取生产信息。同时，这些大数据可以针对性地对后续改良设计做出数据支持及品质原由追溯与判断。数字化制造过程追溯原理如下图所示。

数字化制造过程追溯原理图

（3）体系化安全管控的原则

电池制造安全管控，应先订立整体的流程架构，再设立具体的管控目标及措施，实现一个PDCA的闭环流程，安全生产管理体系结构如下图所示。

安全生产管理体系结构

安全体系在理念体系形成后，需要完善的安全管理制度体系支持才能将理念变为系统的行为要求。通过安全责任制的建立，及精细管理、技术支持、监督检查、绩效考核等环节的配合，在制度层面实现安全工作闭环管理，将安全理念变成一系列可执行的办事规程和行为准则。

整体的安全管理原则可分为以下几点：风险预防与控制、精细的过程管理与严格的安全标准、系统性、全员参与、安全法规、持续改进。